(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データを受け取るステップと、
前記入力画像データにおける各画素のエッジコンテントを検出するステップと、
前記エッジコンテントの検出の結果にしたがって、前記入力画像データに画素をシャープ化するためのノイズを付加して、ノイズ付加画像データを生成するステップと、
前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、前記ノイズ付加画像データにしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、
前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含み、
前記エッジコンテントを検出するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化により該注目画素のエッジコンテントを検出し、
前記ノイズ付加画像データを生成するステップでは、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高い場合には、該注目画素が示すエッジは既にシャープであると判断し、該注目画素には、前記ノイズを付加せず、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高くない場合には、前記ノイズを付加する量を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して多くして、ノイズ付加画像データを生成することを特徴とする適応的誤差拡散方法。
【請求項２】
前記誤差拡散は、フロイト−スタインバーグ誤差拡散であることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項３】
前記誤差拡散は、空間改良誤差拡散であることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項４】
前記入力画像データに付加される前記ノイズは、ハイパスノイズであることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項５】
前記入力画像データに付加される前記ノイズは、ホワイトノイズであることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項６】
前記入力画像データに付加される前記ノイズは、グリーンノイズであることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項７】
前記入力画像データに付加される前記ノイズは、ピンクノイズであることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項８】
前記入力画像データに付加される前記ノイズは、パターン化されたノイズであることを特徴とする請求項１記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項９】
入力画像データを受け取るステップと、
前記入力画像データにおける各画素のエッジコンテントを検出するステップと、
前記エッジコンテントの検出の結果にしたがって、前記入力画像データの各画素に対して、画素をシャープ化するためのノイズ値を決定するステップと、
前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、各画素の前記ノイズ値にしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、
前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含み、
前記エッジコンテントを検出するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化により該注目画素のエッジコンテントを検出し、
前記ノイズ値を決定するステップでは、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高い場合には、該注目画素が示すエッジは既にシャープであると判断し、該注目画素については、前記ノイズ値をゼロとし、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高くない場合には、前記ノイズ値を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して高くすることを特徴とする適応的誤差拡散方法。
【請求項１０】
前記誤差拡散は、フロイト−スタインバーグ誤差拡散であることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１１】
前記誤差拡散は、空間改良誤差拡散であることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１２】
前記ノイズは、ハイパスノイズであることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１３】
前記ノイズは、ホワイトノイズであることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１４】
前記ノイズは、グリーンノイズであることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１５】
前記ノイズは、ピンクノイズであることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１６】
前記ノイズは、パターン化されたノイズであることを特徴とする請求項９記載の適応的誤差拡散方法。
【請求項１７】
入力された入力画像データにおける各画素のエッジコンテントを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジコンテントの検出の結果にしたがって、前記入力画像データの各画素に対して、画素をシャープ化するため画素に付加するノイズのノイズレベルを決定するノイズレベル決定手段と、
前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、各画素の前記ノイズレベルにしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成し、該適応的誤差拡散データから出力画像データを生成する画像処理装置であって、
前記エッジ検出手段は、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化により該注目画素のエッジコンテントを検出し、
前記ノイズレベル決定手段は、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高い場合には、該注目画素が示すエッジは既にシャープであると判断し、該注目画素には前記ノイズを付加せず、
注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高くない場合には、前記ノイズを、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して多く付加するようにノイズレベルを決定することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、適応的誤差拡散方法に関し、例えば、シャープネスを高めるためにハイパスノイズ変調を用いたデジタル画像処理方法として好適に用いられる適応的誤差拡散方法、あるいは、知覚されるエッジおよびシャープネスを向上するために、局所適応的なハイパスノイズしきい値を用いた空間的誤差拡散方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル中間階調処理は、デジタル画像処理を用いて、入力画像よりも少ないルミナンスあるいはクロミナンスレベルを持つ連続階調画像を生成する。この分野では、従来より多くの研究がなされているが、かかる研究は、ディザリングアプローチと誤差拡散アプローチとに大別される。両アプローチは、ともに、デジタル中間階調処理を用いた好ましい画像形成を目的とするものである。
【０００３】
上記ディザリングアプローチは、オーダードディザリング（ordered dithering ) と呼ばれ、通常、整数しきい値を持った複数種類のマトリックスを使用する。該しきい値は、入力画像と繰り返し比較され、周期的なタイリング（tiling) の方法で、出力画像が得られる。しかし、タイリング処理を繰り返し行うため、人工的パターンや境界が目立つことがある。また、該出力画像は、低周波数の空間特性を持つことがあるが、該空間特性は、アーチファクトを増大させ、ディテールをより減じるため、画質を低下させる。さらに、この方法では、情報が切りつめられ、その結果、有用な画像情報の欠落を招いてしまう。
【０００４】
そこで、上記ディザリングアプローチの改良が、いくつか開発されてきた。例えば、周波数変調は、高周波数コンテントを持ったスクリーンまたはしきい値配列を生成する。通常、これは確率的（stochastic) スクリーンまたはブルーノイズマスクとして知られている。こうしたスクリーンまたはマスクは、ランダムなので、認識可能なパターンを生成することはない。現在、こうしたスクリーンおよびマスクを生成するための技術がいくつか提案されている。
【０００５】
例えば、一つのアプローチは、米国特許ＵＳＰ５７２６７７２（１９９８年３月１０日発行）に示されており、周波数領域においてハイパスフィルタを用いたブルーノイズマスクの生成について提案する。別のアプローチは、ドットプロファイル（dot profile ) を用いて、特定のグレーレベルに対するしきい値を反復して最適化するものであり、米国特許ＵＳＰ５７３７４５２（１９９８年４月７日発行）に開示されている。
【０００６】
より定式的なアプローチも使用されている。例えば、米国特許ＵＳＰ５６７３１２１（１９９７年９月３０日発行）には、マスクを生成するために、均一距離の技術を用いたアプローチが開示されている。また、米国特許ＵＳＰ５６９６６０２（１９９７年１２月９日発行）には、スクリーンを最適化するために、分散最小化（variance minimization ）を用いたアプローチが開示されており、米国特許ＵＳＰ５７４５２５９（１９９８年４月２８日発行）には、決定性ボイドおよびクラスターの技術が開示されている。さらに、米国特許ＵＳＰ５５５５１０３（１９９６年９月１０日発行）には、マスクを導くために、フィボナッチ数列（sequence）に似た黄金中間数列（golden mean number series ) を用いた技術が開示されている。
【０００７】
しかし、上述したいずれの技術も欠点を有しており、つまり、いずれの技術においても、誤差が切りつめられ、画像の細かなディテールが失われることになり、その結果、出力画像はしばしば粒子が粗くなる。
【０００８】
一方、上述したディザリングアプローチとは別のアプローチとして、誤差拡散アプローチがある。誤差拡散は、フロイトおよびスタインバーグによって、１９７６年に最初に公開されたので、通常、フロイト−スタインバーグ誤差拡散と呼ばれる。該誤差拡散の基本プロセスが、図１に示される。入力されるデジタル画像データは、通常、二値の形で表された、あるグレーレベルを持つ画素値で構成される。例えば、８ビットの画像データにおいては、グレーレベルは、０から２５５（２8 レベル）の間のあるレベルになる。以下では、グレーレベルが２００の場合を例にして説明する。
【０００９】
デジタル印刷においては、ＯＮのドットの値は２５５になり、ＯＦＦのドットの値は０になるが、これら二つの値の間にあるレベルについては、ドットが「より」ＯＮなのか、あるいはＯＦＦなのか、ということを決定するために、しきい値が用いられる。例えば、しきい値は１２８とされ、ドットの値がこのしきい値より高ければ，ドットはＯＮとされる。一方、ドットの値がこのしきい値より低ければ，ドットはＯＦＦとされる。
【００１０】
したがって、元の意図されたドットの値と印刷されるドットの値との間に、誤差が存在することになる。例えば、元の意図されたドットの値が２００の場合、しきい値より高い値であるので、ドットはＯＮとされる。したがって、印刷されるドットの値は２５５になるので、元の意図されたドットの値と印刷されるドットの値との誤差は、＋５５となる。
【００１１】
人の眼の知覚感度に対しドットは非常に小さいので、誤差拡散においては、上記誤差値は、次のドットに付与される。即ち、人の眼は、次のいくつかのドットとひとまとめにして、一つのより大きな色のスポットとして認識する傾向がある。フロイトおよびスタインバーグは、誤差値を持つ画素に隣接する未処理の四つの画素の使用を提案した。
【００１２】
上記フロイト−スタインバーグのアプローチが、表１に示される。しきい値が１２８、入力されるドットの値が２００であるとすると、該ドットは印刷される。これによって生ずる、元の意図されたドットの値である２００と、印刷されるドットの値である２５５との差は、＋５５である。この差は、近隣に位置する四つの画素に対し、それぞれ、７、５、３、１の重みづけを行って拡散される（図１の誤差フィルタ部５２ｂ参照）。重みづけの合計は１６なので、誤差値ｅ（ｉ，ｊ）＝５５／１６＝３．４４である。表１には、しきい値１２８として、近隣画素への誤差拡散の結果が示される。四つの画素の元の値は１４４である。
【００１３】
【表１】
0003767732.tif 000002
【００１４】
留意すべき点は、各画素について算出される誤差値は、先行する画素からのものでしかない、ということである。画素には、他の近隣画素からの他の誤差値が存在する。例えば、下の表２において、Ｘが２００の値を持つ画素だとして、Ｙが近隣画素とする。Ｘから（５）の重みづけを持つ画素は、Ｙから［３］の重みづけを持つ画素である。表２中、Ｘについての誤差拡散は、丸かっこ（）にて示され、Ｙについての誤差拡散は、角かっこ［］にて示される。
【００１５】
【表２】
0003767732.tif 000003
【００１６】
図１は、上記誤差拡散処理を示すものである。該誤差拡散処理では、上述のように、誤差が切りつめられず、他の画素に伝えられる。したがって、誤差拡散処理は、前記した確率的なスクリーニングよりも高い質と正確性を有する。誤差拡散処理は、画像の局所的な要求に出力を適応させる能力を持ち、エッジ強調（edge enhancement）の質を出力画像に導入するものである。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、誤差拡散処理の場合も、出力画像において、好ましくないアーチファクトが生ずる場合がある。通常、こうしたアーチファクトは、ハイライト部分とシャドー部分とに現れて、過渡的なノイズ、ウォーム、および、エッジの遅延を生成する。中間色調の部分では、アーチファクトは、好ましくないパターンやパターンシフトとして現れる。このため、誤差拡散処理について、いくつかの強調処理が提案されている。
【００１８】
上記強調処理は、二つの領域に大別される。第一の領域は、より大きなマスクやフィルタを用いるといった誤差フィルタの操作、または、該誤差フィルタを、ホワイトノイズ、ブルーノイズ、アングルスクリーン、あるいは、ラインスクリーンと組合せる操作を含む。こうした例は、米国特許ＵＳＰ５４９３４１６（１９９６年２月２０日発行）、米国特許ＵＳＰ５３１３２８７（１９９４年５月１７日発行）、および米国特許ＵＳＰ５８０９１７７（１９９８年９月１５日発行）に開示される。
【００１９】
第二の領域は、しきい値操作のアプローチを含む。こうした例は、米国特許ＵＳＰ５０５４９５２（１９９１年９月３０日発行）、米国特許ＵＳＰ５７３７４５３（１９９８年４月７日発行）、および米国特許ＵＳＰ５６９２１０９（１９９７年１１月２１日発行）に開示される。同様に使用される技術は他にもあり、その中にはベクトル誤差拡散がある。これは、重みづけ、または、ペナルティ関数を用いて色誤差拡散を量子化するものであり、米国特許ＵＳＰ５５６１７５１（１９９６年１０月１１日発行）に開示される。
【００２０】
しかし、上述した各強調処理は、これらの適用に関連するコストと比較してみると、いずれもフロイト−スタインバーグの結果を十分に改良するものではない。例えば、ノイズを付加する強調処理は、アーチファクトを削減または消去するが、ディテールと滑らかさとを犠牲にしてしまうし、ノイズは、画像の粒子を粗くする。他の処理は、良い結果を生成するものの、処理があまりに遅くなり、あるいは、あまりにコストがかかってしまう。
【００２１】
主としてインクジェットプリンタの普及が高まった結果、他の開発の努力が、アーチファクトのない滑らかな出力を形成することに向けられている。こうしたアプローチは、誤差拡散結果に対して空間周波数の調整などの操作を行う手法として、空間改良誤差拡散（spatially enhanced error diffusion）または空間拡張誤差拡散と呼ばれるが、該アプローチの特徴として、ハイライト領域およびシャドー領域に、ドットパターンがきちんと置かれ、上手く分布される点が挙げられる。いくつかのアプローチでは、強調誤差拡散に基づく人の視覚モデルおよびプリンタモデルを使用する。こうした技術は、米国特許ＵＳＰ５０５１８４４ (１９９１年９月２４日発行) 、米国特許ＵＳＰ５０７０４１３ (１９９１年１２月３日発行) 、および米国特許ＵＳＰ５４７３４３９ (１９９５年１２月５日発行) に開示される。
【００２２】
上記空間改良誤差拡散は、製品に適用した場合に、コンピュータ処理が多く（computationally intensive ）なり、システムパフォーマンスを低減する、という点において、前述した強調誤差拡散処理と同じ問題を有している。また、上記空間改良誤差拡散は、概して、より滑らかで、よりディテールの細かい出力を生成するが、シャープニングの効果を低減してしまう。
【００２３】
したがって、誤差を切りつめずに画像コンテントを保持するという誤差拡散の利点を有しつつ、ウォームや過渡的ノイズのようなアーチファクトを生成せず、コンピュータ処理が多くなく、かつ、誤差拡散処理によるシャープニングの効果を保持した処理方法が、望まれている。
【００２４】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、不所望のモアレの強調を防止しつつ、エッジ強調中間色調を生成する適応的誤差拡散方法を提供することにある。
【００２５】
【課題を解決するための手段】
本発明の第一の適応的誤差拡散方法は、上記課題を解決するために、入力画像データを受け取るステップと、前記入力画像データにおける各画素のエッジコンテントを検出するステップと、前記エッジコンテントの検出の結果にしたがって、前記入力画像データに画素をシャープ化するためのノイズを付加して、ノイズ付加画像データを生成するステップと、前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、前記ノイズ付加画像データにしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含み、前記エッジコンテントを検出するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化により該注目画素のエッジコンテントを検出し、前記ノイズ付加画像データを生成するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高い場合には、該注目画素が示すエッジは既にシャープであると判断し、該注目画素には、前記ノイズを付加せず、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高くない場合には、前記ノイズを付加する量を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して多くして、ノイズ付加画像データを生成することを特徴としている。
【００２６】
本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記ノイズが付加される量を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して多くすることは、好ましい。また、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、エッジが予め定める値よりシャープな画素については、前記ノイズを付加しないことは、好ましい。
【００２７】
さらに、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記誤差拡散は、フロイト−スタインバーグ誤差拡散または空間改良誤差拡散であることは、好ましい。
【００２８】
また、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記入力画像データに付加される前記ノイズは、ハイパスノイズ、ホワイトノイズ、ブルーノイズ、グリーンノイズ、ピンクノイズ、または、パターン化されたノイズのいずれかであることは、好ましい。
【００２９】
本発明の第二の適応的誤差拡散方法は、上記課題を解決するために、入力画像データを受け取るステップと、前記入力画像データにおける各画素のエッジコンテントを検出するステップと、前記エッジコンテントの検出の結果にしたがって、前記入力画像データの各画素に対して、画素をシャープ化するためのノイズ値を決定するステップと、前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、各画素の前記ノイズ値にしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含み、前記エッジコンテントを検出するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化により該注目画素のエッジコンテントを検出し、前記ノイズ値を決定するステップでは、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高い場合には、該注目画素が示すエッジは既にシャープであると判断し、該注目画素については、前記ノイズ値をゼロとし、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高くない場合には、前記ノイズ値を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して高くすることを特徴としている。
【００３０】
本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記ノイズ値を、エッジコンテントの低い画素よりもエッジコンテントの高い画素に対して高くすることは、好ましい。また、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、エッジが予め定める値よりシャープな画素については、前記ノイズ値をゼロとすることは、好ましい。
【００３１】
さらに、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記誤差拡散は、フロイト−スタインバーグ誤差拡散または空間改良誤差拡散であることは、好ましい。
【００３２】
また、本発明の上記適応的誤差拡散方法において、前記ノイズは、ハイパスノイズ、ホワイトノイズ、ブルーノイズ、グリーンノイズ、ピンクノイズ、または、パターン化されたノイズのいずれかであることは、好ましい。
【００３３】
本発明の第一および第二の適応的誤差拡散方法によれば、例えば、画像のエッジ量を検出し、エッジ量の多い画素ほど画素に大きなノイズを付加して誤差拡散処理できるので、画像強調処理を行うことなく、エッジ量の多い画素（換言すれば、文字の画素）を強調できる。
【００３４】
したがって、シャープニングやエッジ強調の操作を行うことなく、エッジ強調中間色調を生成できる。また、シャープニングの操作を行わないので、不所望のモアレの強調を防止できる。このように、本発明によれば、モアレの強調を防止するとともに、エッジ（文字）の強調が可能である。
【００３５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図面に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００３６】
本実施形態の適応的誤差拡散方法について説明する前に、前述した従来のフロイト−スタインバーグ誤差拡散法を用いた誤差拡散処理について、図１を参照して更に説明する。
【００３７】
図１に示すように、上記誤差拡散処理は、ルート５０から入力されるデジタル画像データ（入力画像データ）に対し、しきい値との比較処理部５２ａおよび誤差フィルタ部５２ｂを含む誤差拡散処理ブロック５２によって実施される。この誤差拡散処理では、該デジタル画像データにおいて、ある位置（ｉ，ｊ）に在る画素の画像データｘ（ｉ，ｊ）には、誤差値ｅ（ｉ，ｊ）が付加される。ここで、理解を容易にするために、先行画素ｘ（ｉ−1 ，ｊ）に着目すると、該先行画素ｘ（ｉ−1 ，ｊ）は、比較処理部５２ａにおける先行するしきい値との比較処理によって、ＯＮ状態またはＯＦＦ状態とされ、ＯＮの値またはＯＦＦの値のいずれかに二値出力される。
【００３８】
ＯＮ状態またはＯＦＦ状態とされた画素ｘ（ｉ−1 ，ｊ）の値は、しきい値との比較処理を行う前の画素の値から差し引かれる。これら二つの値の差を、ｖ（ｉ−1 ，ｊ）とすると、該ｖ（ｉ−1 ，ｊ）が、先行画素ｘ（ｉ−1 ，ｊ）の「誤差」（図１参照）となる。
【００３９】
後続の画素へ付加される誤差値ｅ（ｉ，ｊ）は、誤差フィルタ部５２ｂから得られる。誤差フィルタ部５２ｂに送られる上記値ｖ（ｉ−1 ，ｊ）は、誤差フィルタ部５２ｂのフィルタＡ（ｉ，ｊ）によって重みづけされ、近傍画素に配分される。図１の例では、フィルタＡ（ｉ，ｊ）の重みづけは、注目画素（＊で示す）に対し、右の画素に７／１６、右下の画素に１／１６、下の画素に５／１６、左下の画素に３／１６とされている。そして、誤差値ｅ（ｉ，ｊ）は、複数の先行画素から配分された誤差値が加算されたものとして、現行画素ｘ（ｉ，ｊ）の値に付加される。
【００４０】
上記の処理は、数学的に以下のように表現される。
【００４１】
b(i,j)＝ステップ〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)−Ｔ〕  …（１）
e(i,j)＝b(i,j)−〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)〕  …（２）
上記式（１）の関数ステップは、画素ｘ（ｉ，ｊ）に対し、ＯＮの値またはＯＦＦの値を生成する関数であり、b(i,j)は、ＯＮの値（例えば、２５５）またはＯＦＦの値（例えば、０）をとる。また、式（１）中、ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)は、複数の先行画素から配分された誤差値が加算されたものであり、Ｔは、しきい値である。しきい値Ｔは、通常、整数対応か浮動小数点対応かに応じて、１２８または１２７．５の値に設定される。
【００４２】
上記式（２）中、e(i,j)は、画素ｘ（ｉ，ｊ）の「誤差」であり、b(i,j)で示されるＯＮの値またはＯＦＦの値と、〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)〕で示されるしきい値との比較処理を行う前の画素ｘ（ｉ，ｊ）の値との差である。
【００４３】
フロイト−スタインバーグ誤差拡散法を用いた上記誤差拡散処理では、処理結果の画像に、望ましいシャープニング効果を生成する。空間改良誤差拡散法は、標準的な誤差拡散法に比べ、より正確であるものの、シャープニング効果による影響は、より少ない。したがって、標準的な誤差拡散法に比較すると、空間改良誤差拡散法は、より滑らかでディテールの細かい出力を生成するが、シャープさでは劣り、場合によっては、ぼやけ（blurring) が認識される。
【００４４】
本発明の適応的誤差拡散方法によれば、上記従来の空間改良誤差拡散法の問題点を克服することが可能であるが、以下では、本発明の理解を容易にするため、人間の視覚系について論ずることとする。
【００４５】
人間の視覚系は、早期段階で局所的な空間フィルタの２次元バンク（bank) を持つものとしてモデル化される。このフィルタのバンクは、聴覚系のイコライザ成分に類似している。眼の特性および網膜におけるある低レベル処理によって、球形（global）フィルタが、実質的に上記バンクに先行する。これらのフィルタは、チャネル（channels）と呼ばれることもある。
【００４６】
コントラスト感度関数（ＣＳＦ）は、しきい値を空間周波数として測定することによって、上記チャネルの集合的反応を測定する。光学系においては、ＣＳＦのアナロジーは、ＭＴＦ（modulation transfer function）である。ＭＴＦは、空間周波数としてレンズの反応を測定する。ＯＴＦ（optical transfer function ）という用語は、眼に関する場合のＣＳＦに、または、画像捕獲システムのレンズに関する場合のＭＴＦに適用できる。
【００４７】
上記ＭＴＦの帯域が増大するにしたがって、より高い周波数が捕獲される。こうした高周波数から、二種類の効果が生ずる。第一の効果は、システムによってパスされる上記の高周波数と関係するゼロクロッシング (zero crossings) のより小さな間隔 (spacing ) によって、より小さな対象を描写できるというものである。視者は、単独の対象のテクスチャ (textures) と同様に、より多くの、かつ、より小さな対象を見ることができる。
【００４８】
第二の効果は、エッジにより急峻な傾斜を付与するというものである。この効果は、必ずしも、対象の数や、あるいは、より小さな対象を見る能力によって、より多くの情報につながるというものではない。エッジ効果は、当該技術分野では、シャープネス、スナップ、または、クリスプネスと呼ばれる。一方、より小さな対象、あるいは、より多くの対象の描写は、ディテールと呼ばれる。
【００４９】
レンズのＭＴＦが増えると、上記第一および第二の両方の効果につながる。写真およびデジタルイメージングでは、ディテールを増やさずに、シャープネスにのみ影響を及ぼす非物理的処理を適用することが可能である。ある技術では、画像コントラストを増やして、エッジ勾配の傾斜を高める。シャープネスは高くなるが、飽和 (saturation) の結果として、低コントラストのディテールを除去してしまう場合がある。他の技術では、より高コントラストの画像エッジでのみコントラストまたは帯域を増大させることによって、適応的なシャープニングを用いる。こうして得られたものは、主として知覚的であり、物理的ではないし、エントロピーに基づくものでもない。
【００５０】
最後に、ノイズの増加などの他の画像特性との関係があり、該ノイズの増加によって、シャープネスの増加を知覚できる。例えば、同じシステムで捕獲されたフィルムネガから得られるハードコピープリントにおいては、画像ノイズのより高い知覚が、よりシャープな画像と相互に関連する。これらの効果は、主に、視覚系のより低次の効果である。
【００５１】
視覚系のより高次の二つの効果もまた興味深い。第一の効果は、穴埋め（filling in）である。網膜のある部位では、視神経が光受容体に置き換わるため、その部位で盲点が発生する。人間の視覚系のより高次の処理は、既に画像に存在するものに基づいて、欠落した情報の穴埋めをする。このエリアでの別の現象が、エッジ変化（edge transients ）によって分けられた、同じグレーレベルの中心部およびその周辺部から生ずる。視覚系は、実際はそうでなくとも、エッジ情報に基づき、中心部が異なるグレーレベルである、とみなす。これは、コーンスウィートイリュージョン (Cornsweet illusion) と呼ばれる。
【００５２】
第二のより高次の効果は, 動作シャープニング（motion sharpening ）、あるいは、シャープネス恒常性（sharpness constancy ）で発生する。視覚系は, 動いているぼやけたエッジを、シャープであると知覚する。これらのより高次の効果は, 視覚系におけるデフォルトの知覚を、すなわち、視覚情報が欠如する中で生ずる知覚を示すものである。こうしたデフォルトの知覚は、静止画像においても利用される場合がある。
【００５３】
誤差拡散において、コンボリューションに基づくシャープニングまたはエッジ強調を実行するために、例えば、米国特許ＵＳＰ５０５１８４４ (１９９１年９月２４日発行) 、米国特許ＵＳＰ５０７０４１３ (１９９１年１２月３日発行) 、および米国特許ＵＳＰ５５８１３１７ (１９９６年１２月発行) では、シャープニングフィルタ、または、エッジ強調フィルタの使用が提案されている。
【００５４】
しかし、シャープニング操作を実行すると、入力画像情報が変更され、これによって、出力画像の正確さが損なわれることになる。さらに、シャープニング操作は、モアレのような好ましくない効果を強調したり鮮明にしたりする。他の技術は、画素の位置あるいは濃度（intensity ) に基づいて入力画像情報を用いたしきい値を変調するよう提案している。しかし、これは制御が困難で、画像の好ましくない部分を強調する場合もある。
【００５５】
本発明は、実際にシャープニングやエッジ強調操作を実施せずに、エッジが強調された中間色調を生成する新しいシャープニング技術を提供するものである。本発明の実施の一形態に係る適応的誤差拡散方法が、図２に示される。本実施形態の適応的誤差拡散方法は、誤差拡散処理ブロック１２、エッジ検出器１４、およびノイズレベル決定部１６によって実施される。尚、誤差拡散処理ブロック１２は、しきい値との比較処理部１２ａおよび誤差フィルタ部１２ｂを含み、前述の誤差拡散処理ブロック５２とほぼ同様の処理を行うものである。ここでは、説明の便宜上、誤差拡散処理ブロック１２において、誤差拡散処理ブロック５２と共通する部分については、その説明を省略する。
【００５６】
図２を参照して、ルート１０から受け取られたデジタル画像データ（入力画像データ）は、誤差拡散処理ブロック１２およびエッジ検出器１４の二つの処理部に送られる。誤差拡散処理ブロック１２では、前述した標準的なフロイト−スタインバーグ誤差拡散法を用いた誤差拡散処理が行われる。ただし、これに限らず、誤差拡散処理ブロック１２では、前記空間改良誤差拡散法、または、これ以外の誤差拡散法を用いた誤差拡散処理が行われてもよい。
【００５７】
一方、送られてきた入力画像データに対して、エッジ検出器１４は、注目画素およびその周囲の近傍画素の分析を行い、該注目画素がエッジ上（エッジ領域）にあるかどうかを決定する。これによって、各画素のエッジコンテント（エッジ量）が決定される。
【００５８】
エッジ検出器１４によって画素のエッジコンテントが決定されると、次の処理がノイズレベル決定部１６によって行われる。ノイズレベル決定部１６では、エッジ検出器１４によって決定された画素のエッジコンテントにしたがって、当該画素に付加されるべき対応ノイズレベルを決定する。本実施形態では、エッジコンテントが低いか、あるいはエッジコンテントがゼロの画素には、ほとんどノイズが付加されないか、全く付加されない。一方、エッジコンテントが高い画素には、より多くのノイズが付加される。
【００５９】
上記対応ノイズレベルを決定する方法としては、複数の方法が考えられるが、一つの簡単な方法として、ノイズスケール要素を含むルックアップテーブルを用いた方法が挙げられる。
【００６０】
上記ノイズレベル決定部１６によって決定された対応ノイズレベルにしたがって、各画素にノイズが付加され、ノイズ付加画像データが生成され、ノイズと結合した各画素値が、誤差拡散処理ブロック１２の誤差拡散処理において、しきい値との比較に用いられる。あるいは、誤差拡散処理ブロック１２の誤差拡散処理において、決定された対応ノイズレベルにしたがって、各画素に対するしきい値を変化させる。
【００６１】
本実施形態では、エッジ領域の画素にノイズを付加するか、あるいは、該画素に対するしきい値を変化させることで、実質的にエッジ領域の画素にノイズを付加する。エッジ領域の画素に付加されるノイズ値は、非エッジ領域の画素に付加されるノイズ値よりも高い。
【００６２】
より高いノイズ値が付加された場合は、比較処理部１２ａにおけるしきい値との比較処理の結果に、より大きな影響を及ぼすことになる。非エッジ領域の画素の場合、付加されるノイズの効果はほとんどゼロであり、該画素に対しては、実質的に予め選択された誤差拡散処理のみを実施することになる。
【００６３】
上記誤差拡散処理によって適応的誤差拡散データが生成され、該適応的誤差拡散データから出力画像データが生成される。本実施形態の方法において、エッジ領域の画素は、ノイズの付加によってシャープ化され、非エッジ領域の画素は、そのままの状態とされる。ノイズは、人間の視覚系の高周波数チャネルを活性化させ、該チャネルは、通常、シャープなエッジに関係しているので、よりシャープなエッジが知覚されるという効果を奏する。
【００６４】
上記エッジ検出器１４によってエッジ領域の画素が検出され、該画素のエッジが既にシャープな場合、該画素には、ほとんどノイズを付加しないか、あるいは、全くノイズを付加しないこととしてもよい。即ち、注目画素とその周囲の近傍画素との間の遷移変化が予め定める値より高いときには、エッジは既にシャープであると判断され、該注目画素にはノイズを付加しない。したがって、この場合、上記遷移変化が中程度のときに付加されるノイズ値は高くなり、エッジコンテントが極めて低い画素やエッジがシャープな画素には、ノイズはほとんど付加されないか、あるいは、全く付加されない。
【００６５】
上述した図２に示される本実施形態の処理は、数学的に以下のように表現される。
【００６６】
b(i,j)＝ステップ〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)＋エッジ検出(X)＊ノイズ(S)−Ｔ〕  …（３）
e(i,j)＝b(i,j)−〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)〕  …（４）
上記式（３）の関数ステップは、画素ｘ（ｉ，ｊ）に対し、ＯＮの値またはＯＦＦの値を生成する関数であり、b(i,j)は、ＯＮの値（例えば、２５５）またはＯＦＦの値（例えば、０）をとる。また、式（３）中、ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)は、複数の先行画素から配分された誤差値が加算されたものであり、Ｔは、しきい値である。しきい値Ｔは、通常、整数対応か浮動小数点対応かに応じて、１２８または１２７．５の値に設定される。
【００６７】
さらに、式（３）中、エッジ 検出(X) ＊ノイズ(S)は、エッジ検出の結果に基づき、画素ｘ（ｉ，ｊ）に付加されるノイズ値である。該ノイズ値は、例えば図２に示すように、ノイズレベル決定部１６によって決定され、誤差拡散処理ブロック１２の比較処理部１２ａにおいて画素ｘ（ｉ，ｊ）に付加される。
【００６８】
上記式（４）中、e(i,j)は、画素ｘ（ｉ，ｊ）の「誤差」であり、b(i,j)で示されるＯＮの値またはＯＦＦの値と、〔x(i,j)＋ΣA(m,n)＊e(i-m,j-n)〕で示されるしきい値との比較処理を行う前の画素ｘ（ｉ，ｊ）の値との差である。
【００６９】
上記ノイズ（Ｓ）には、ハイパスノイズまたはブルーノイズを用いることが好ましいが、空間的に依拠するノイズであればいずれのタイプのものでもよく、例えば、ホワイトノイズ、グリーンノイズ、ピンクノイズ、パターン化されたノイズ、あるいは、ブルーノイズのいずれでもよい。また、前述した他の技術で用いられるノイズでもよい。
【００７０】
ハイパスノイズおよびブルーノイズは、空間周波数で高周波成分のみのノイズであり、高周波なのでノイズ自体は見えにくい。ホワイトノイズは、ランダムノイズであり、空間周波数特性が一様になる（低周波成分から高周波成分まで含まれる）。ホワイトノイズの場合、ノイズ生成が容易である。グリーンノイズは、電子写真でドットの安定性のために再現できる最高周波数は避けて、その少し下の帯域に空間周波数成分をもつノイズである。ピンクノイズは、低周波成分から高周波成分まで含まれているが、高周波ほどエネルギーが大きいようなノイズである。パターン化されたノイズの場合、ノイズを生成する手段を持ってもよいが、ノイズを生成した結果のパターンをテーブルに記憶しておいて、それを繰り返し画像に当てはめて用いることもできる。厳密には繰り返しの周波数成分が生じるが、ある程度大きなパターンであれば実際上あまり問題にはならないと考えられる。
【００７１】
ノイズを付加する方法についても、選択的方法として、ノイズを付加してしきい値を調整するアプローチをとることができる。この場合も、エッジ検出器１４は、誤差拡散処理ブロック１２の誤差拡散処理におけるしきい値との比較処理に用いられるノイズの大きさを決定するが、該ノイズは、入力画像データに付加されるのではなく、しきい値に付加されることになる。この場合の処理手順は、ノイズ付加の操作が変化する点を除いて、実質的に上記処理手順と同じである。
【００７２】
本実施形態の処理は、ソフトウェアで実施することができる。該ソフトウェアは、画像またはグラフィックのアプリケーション、ラスター画像処理（ＲｌＰ）、および、プリンタやコピー機などの出力装置ドライバを備えたものであってもよい。また、本実施形態の処理は、特定用途（application-specific）の集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate arrays) 、または、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を用いたハードウェアで実施することができる。
【００７３】
また、本実施形態についての上記説明は、単にグレースケールに関するものであったが、本発明はこれに限らず、カラー画像の形成においても適応でき、つまり、本発明が依拠している生理学的かつ心理物理学的な効果は、色領域においても適応できる。
【００７４】
以上のように、本発明は、シャープニングやエッジ強調の操作を行うことなく、エッジ強調中間色調を生成する。したがって、入力画像の好ましくない部分を強調したり鮮明にすることを回避できる。また、元の画像入力を変更することはないので、元の入力画像惰報をより正確に表現することができる。
【００７５】
従来の空間エッジ強調の場合には、元の画像情報に好ましくない影響を与えることがあったが、本発明は、単にノイズを付加しているので、このような影響がなく、知覚されるエッジ強調を増大させることができる。
【００７６】
本発明は、エッジ領域に適応的にノイズを導入しているので、誤差拡散処理によって滑らかさが損なわれることを回避できる。本発明の処理は、コンピュータによって素早く処理でき、プリンタやコピー機、およびファックス機のようなデジタルプリント製品において、コスト性に優れた方法での施行が可能である。
【００７７】
なお、本発明に係る適応的誤差拡散方法は次のように表現してもよい。すなわち、入力画像データを受け取るステップと、前記入力画像データのエッジを検出するステップと、前記エッジ検出の結果にしたがって、前記入力画像データにノイズを付加して、ノイズ付加画像データを生成するステップと、前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、前記ノイズ付加画像データにしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含む適応的誤差拡散方法、と表現してもよい。
【００７８】
また、本発明に係る適応的誤差拡散方法は次のように表現してもよい。すなわち、入力画像データを受け取るステップと、前記入力画像データのエッジを検出するステップと、前記エッジ検出の結果にしたがって、前記入力画像データの各画素のノイズ値を決定するステップと、前記入力画像データにおいて誤差拡散を実施する際に、各画素の前記ノイズ値にしたがって前記誤差拡散を変更して、適応的誤差拡散データを生成するステップと、前記適応的誤差拡散データから出力画像データを生成するステップとを含む適応的誤差拡散方法、と表現してもよい。
【００７９】
【発明の効果】
本発明の適応的誤差拡散方法によれば、例えば、画像のエッジ量を検出し、エッジ量の多い画素ほど画素に大きなノイズを付加して誤差拡散処理できるので、画像強調処理を行うことなく、エッジ量の多い画素（換言すれば、文字の画素）を強調できる。
【００８０】
したがって、シャープニングやエッジ強調の操作を行うことなく、エッジ強調中間色調を生成できる。また、シャープニングの操作を行わないので、不所望のモアレの強調を防止できる。このように、本発明によれば、モアレの強調を防止するとともに、エッジ（文字）の強調が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  フロイト−スタインバーグ誤差拡散法を用いた誤差拡散処理を示す処理ブロック図である。
【図２】  本発明の実施の一形態に係る適応的誤差拡散方法を示す処理ブロック図である。
【符号の説明】
１２  誤差拡散処理ブロック
１４  エッジ検出器
１６  ノイズレベル決定部
【図１】
0003767732.tif 000004
【図２】
0003767732.tif 000005