JP2500834B2 - 画素値の量子化方法及び装置 - Google Patents
画素値の量子化方法及び装置Info
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- H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
- H04N1/4051—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a dispersed dots halftone pattern, the dots having substantially the same size
- H04N1/4052—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a dispersed dots halftone pattern, the dots having substantially the same size by error diffusion, i.e. transferring the binarising error to neighbouring dot decisions
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Description
【０００１】本発明は、通常はエラー拡散で気付かれる
可視認人工物を減らすエラー拡散技を使って、イメージ
を、グレースケール画素値から、より少数レベルの画素
値に変換することに関する。
可視認人工物を減らすエラー拡散技を使って、イメージ
を、グレースケール画素値から、より少数レベルの画素
値に変換することに関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】イメー
ジ情報は、一般にカラーでも白黒でも（白黒については
例えば２５６レベルで、カラーについては１千６百万
（２５６３）レベル以上）の多数のレベルを含むフォー
マットで少なくとも最初に走査することにより得られる
が、これは通常では標準プリンタによって印刷できな
い。以下の説明では、『グレーレベル』なる用語は、白
黒およびカラーアプリケーションの双方についてのデー
タを言うのに用いるものとする。標準的プリンタは、二
値の場合にはスポットまたは非スポットを限られた数の
レベルで印刷し、或いはスポットに関連する限られた数
のレベル（四元法の場合には４）で印刷する。グレーレ
ベル・イメージ・データは、非常に大きな数の値で表す
ことができる。従って、グレーレベル・イメージ・デー
タを限られた数のレベルに減らして印刷できるようにす
ることが必要である。走査によって得られるグレーレベ
ル・イメージ情報の他に、或る処理技術は、適法な、ま
たは正しい出力値から成る限られた集合への変換を必要
とするグレーレベル画素値を生じさせる。
ジ情報は、一般にカラーでも白黒でも（白黒については
例えば２５６レベルで、カラーについては１千６百万
（２５６３）レベル以上）の多数のレベルを含むフォー
マットで少なくとも最初に走査することにより得られる
が、これは通常では標準プリンタによって印刷できな
い。以下の説明では、『グレーレベル』なる用語は、白
黒およびカラーアプリケーションの双方についてのデー
タを言うのに用いるものとする。標準的プリンタは、二
値の場合にはスポットまたは非スポットを限られた数の
レベルで印刷し、或いはスポットに関連する限られた数
のレベル（四元法の場合には４）で印刷する。グレーレ
ベル・イメージ・データは、非常に大きな数の値で表す
ことができる。従って、グレーレベル・イメージ・デー
タを限られた数のレベルに減らして印刷できるようにす
ることが必要である。走査によって得られるグレーレベ
ル・イメージ情報の他に、或る処理技術は、適法な、ま
たは正しい出力値から成る限られた集合への変換を必要
とするグレーレベル画素値を生じさせる。
【０００３】グレー・イメージを二値レベル・イメージ
又は他の数のレベルのイメージに変換し、グレー濃度の
保存を試みるアルゴリズムが存在しており、その中に
は、例えば、図１に示されるように、ＳＩＤ会報１７／
２，７５−７７（１９７６）のフロイド及びスタインバ
ーグによる『空間グレースケールのための適応アルゴリ
ズム』（”Ａｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ ｆｏｒ Ｓｐａｔｉａｌ Ｇｒｅｙｓｃａｌｅ”ｂ
ｙ Ｆｌｏｙｄ ａｎｄ Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，Ｐｒｏ
ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＳＩＤ １７／２，
７５−７７（１９７６））（以下、『フロイド及びスタ
インバーグ』と称する）に教示されるエラー拡散が含ま
れている。他のより精巧な方法は、本発明と同一譲受人
に譲渡されたＲ．エシュバッハによる『エッジ強化エラ
ー拡散アルゴリズム』（”ＥｄｇｅＥｎｈａｎｃｅｄ
Ｅｒｒｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ”）と称する米国特許出願第７／３９６、２７２号の
エラー拡散技術である。フロイド及びスタインバーグの
教示したエラー拡散アルゴリズムに対しては、付加的な
修正が提案されている。例えば、『コンピュータ・グラ
フィックス及びイメージ処理』第５巻１３ページ〜４０
ページ（１９７６年）のジャービス等による『２レベル
・ディスプレイ上での連続トーン画像のディスプレイ技
術の概観』（”ＡＳｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｉｑ
ｕｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆ Ｃｏ
ｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｔｏｎｅ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ ｏｎ
Ｂｉｌｅｖｅｌ Ｄｉｓｐｌａｙｓ”ｂｙ Ｊａｒｖ
ｉｓ ｅｔ ａｌ．，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉ
ｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖ
ｏｌ．５．，ｐｐ．１３−４０（１９７６））や、ＩＢ
Ｍ Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ１０６０（１９８１）のスタ
ッキによる『ＭＥＣＣＡ−２レベル・イメージ・ハード
コピー再生のための多重エラー補正計算アルゴリズム』
（”ＭＥＣＣＡ−ＡＭｕｌｔｉｐｌｅ−Ｅｒｒｏｒ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ Ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｂｉ−Ｌｅｖｅｌ Ｉｍａｇｅ
Ｈａｒｄｃｏｐｙ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ” ｂ
ｙ Ｓｔｕｃｋｉ，ＩＢＭ Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ １
０６０（１９８１））などにおいて教示されている異な
る重み付けマトリックスが提案されている。このような
エラー計算及び重み割り振りの変形が、例えば、クロサ
ワ他数名の米国特許第４、９２４、３２２号、テンプル
の米国特許第４、３３９、７７４号、およびウリクニー
の米国特許第４、９５５、０６５号などに開示されてい
る。
又は他の数のレベルのイメージに変換し、グレー濃度の
保存を試みるアルゴリズムが存在しており、その中に
は、例えば、図１に示されるように、ＳＩＤ会報１７／
２，７５−７７（１９７６）のフロイド及びスタインバ
ーグによる『空間グレースケールのための適応アルゴリ
ズム』（”Ａｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ ｆｏｒ Ｓｐａｔｉａｌ Ｇｒｅｙｓｃａｌｅ”ｂ
ｙ Ｆｌｏｙｄ ａｎｄ Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，Ｐｒｏ
ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＳＩＤ １７／２，
７５−７７（１９７６））（以下、『フロイド及びスタ
インバーグ』と称する）に教示されるエラー拡散が含ま
れている。他のより精巧な方法は、本発明と同一譲受人
に譲渡されたＲ．エシュバッハによる『エッジ強化エラ
ー拡散アルゴリズム』（”ＥｄｇｅＥｎｈａｎｃｅｄ
Ｅｒｒｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ”）と称する米国特許出願第７／３９６、２７２号の
エラー拡散技術である。フロイド及びスタインバーグの
教示したエラー拡散アルゴリズムに対しては、付加的な
修正が提案されている。例えば、『コンピュータ・グラ
フィックス及びイメージ処理』第５巻１３ページ〜４０
ページ（１９７６年）のジャービス等による『２レベル
・ディスプレイ上での連続トーン画像のディスプレイ技
術の概観』（”ＡＳｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｉｑ
ｕｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆ Ｃｏ
ｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｔｏｎｅ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ ｏｎ
Ｂｉｌｅｖｅｌ Ｄｉｓｐｌａｙｓ”ｂｙ Ｊａｒｖ
ｉｓ ｅｔ ａｌ．，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉ
ｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖ
ｏｌ．５．，ｐｐ．１３−４０（１９７６））や、ＩＢ
Ｍ Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ１０６０（１９８１）のスタ
ッキによる『ＭＥＣＣＡ−２レベル・イメージ・ハード
コピー再生のための多重エラー補正計算アルゴリズム』
（”ＭＥＣＣＡ−ＡＭｕｌｔｉｐｌｅ−Ｅｒｒｏｒ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ Ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｂｉ−Ｌｅｖｅｌ Ｉｍａｇｅ
Ｈａｒｄｃｏｐｙ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ” ｂ
ｙ Ｓｔｕｃｋｉ，ＩＢＭ Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ １
０６０（１９８１））などにおいて教示されている異な
る重み付けマトリックスが提案されている。このような
エラー計算及び重み割り振りの変形が、例えば、クロサ
ワ他数名の米国特許第４、９２４、３２２号、テンプル
の米国特許第４、３３９、７７４号、およびウリクニー
の米国特許第４、９５５、０６５号などに開示されてい
る。
【０００４】エラー拡散は、グレー画素から二値又はそ
の他のレベルの画素への変換を画素毎に行うことによっ
てグレーを維持しようとする。この方法は、しきい値と
の関連で各画素を検査し、グレーレベル画素値としきい
値との差が、重み付け方式に従って隣接画素の選択され
たグループに送られるものである。このようにして補正
されたイメージ画素は、処理するための入力と考えられ
る。このようにして計算されたエラーは、先に作られた
全てのエラーを包含する。
の他のレベルの画素への変換を画素毎に行うことによっ
てグレーを維持しようとする。この方法は、しきい値と
の関連で各画素を検査し、グレーレベル画素値としきい
値との差が、重み付け方式に従って隣接画素の選択され
たグループに送られるものである。このようにして補正
されたイメージ画素は、処理するための入力と考えられ
る。このようにして計算されたエラーは、先に作られた
全てのエラーを包含する。
【０００５】他のエラー拡散手順が『ＩＥＥＥスペクト
ル』第６６〜７８ページ（１９６９年）のＭ．Ｒ．シュ
レーダーによる『コンピューターからのイメージ』（”
Ｉｍａｇｅｓ ｆｒｏｍ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ”ｂｙ
Ｍ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒｉｎ ＩＥＥＥ Ｓｐｅｃ
ｔｒｕｍ，ｐｐ ６６−７８（１９６９）に教示されて
いる（以下『シュレーダー』と称する）。この方法で
は、エラーは元の入力画素と出力との間で計算するだけ
で、先に作られたエラーは全て無視するものである。こ
の方法は、『フロイド及びスタインバーグ』よりは劣っ
たグレーレベル表示となるが、イメージのコントラスト
は高い。シュレーダーのアルゴリズムの変形は、例え
ば、『情報科学』３９の２８５〜２９８ページ（１９８
６年）のジュン・グ・キム及びギル・キムによる『モノ
クローム画像のエラー・フィードバック量子化のための
最適なフィルター設計』（”Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｏｐ
ｔｉｍａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｅｒｒｏｒ−Ｆ
ｅｅｄｂａｃｋ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍ
ｏｎｏｃｈｒｏｍｅ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ”ｂｙ Ｊｕｎ
ｇ Ｇｕｋ Ｋｉｍ ａｎｄ Ｇｉｌ Ｋｉｍ，Ｉｎｆ
ｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ３９，ｐｐ ２
８５−２９８（１９８６））に教示されている。
ル』第６６〜７８ページ（１９６９年）のＭ．Ｒ．シュ
レーダーによる『コンピューターからのイメージ』（”
Ｉｍａｇｅｓ ｆｒｏｍ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ”ｂｙ
Ｍ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒｉｎ ＩＥＥＥ Ｓｐｅｃ
ｔｒｕｍ，ｐｐ ６６−７８（１９６９）に教示されて
いる（以下『シュレーダー』と称する）。この方法で
は、エラーは元の入力画素と出力との間で計算するだけ
で、先に作られたエラーは全て無視するものである。こ
の方法は、『フロイド及びスタインバーグ』よりは劣っ
たグレーレベル表示となるが、イメージのコントラスト
は高い。シュレーダーのアルゴリズムの変形は、例え
ば、『情報科学』３９の２８５〜２９８ページ（１９８
６年）のジュン・グ・キム及びギル・キムによる『モノ
クローム画像のエラー・フィードバック量子化のための
最適なフィルター設計』（”Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｏｐ
ｔｉｍａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｅｒｒｏｒ−Ｆ
ｅｅｄｂａｃｋ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍ
ｏｎｏｃｈｒｏｍｅ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ”ｂｙ Ｊｕｎ
ｇ Ｇｕｋ Ｋｉｍ ａｎｄ Ｇｉｌ Ｋｉｍ，Ｉｎｆ
ｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ３９，ｐｐ ２
８５−２９８（１９８６））に教示されている。
【０００６】エラー拡散技術でイメージ外観の小さな変
化を表すには、その変化を表すために、かなり大きなイ
メージ面積が必要である。そのため、イメージ上にグレ
ーを維持するのにエラー拡散が有効であるが、エラー補
正を効果的にするためには、イメージのかなり大きな面
積を必要とする。そのような面積にわたって、エラー分
配に固有である好ましくないないテクスチャー（きめ）
および長範囲パターンが生じることがある。
化を表すには、その変化を表すために、かなり大きなイ
メージ面積が必要である。そのため、イメージ上にグレ
ーを維持するのにエラー拡散が有効であるが、エラー補
正を効果的にするためには、イメージのかなり大きな面
積を必要とする。そのような面積にわたって、エラー分
配に固有である好ましくないないテクスチャー（きめ）
および長範囲パターンが生じることがある。
【０００７】出力レベルの数が多くなるに従い、エラー
補正の必要性が減少するものと確信される。よって、エ
ラー補正は、二値レベルへの量子化には不可欠である
が、数レベルのシステムには必要性が低い。
補正の必要性が減少するものと確信される。よって、エ
ラー補正は、二値レベルへの量子化には不可欠である
が、数レベルのシステムには必要性が低い。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び作用】本発明では、画
素の値が比較的に多数の入力レベルの一つを有する場
合、グレー画素値は比較的に少数の値の一つに変換する
ためにエラー拡散量子化プロセスに通される。グレーレ
ベル・データの各画素は、先に処理された画素に対応し
て重み付けされたエラー補正項（１又は複数）により修
正されて修正画素値を生成する。この修正画素値は一組
のしきい値と比較され、この比較により、出力が限られ
た数の出力レベルのうちの一つになることを決定する。
修正画素値と出力画素値との差の値は、隣接する未処理
画素の組からなるマトリックスを通して重み付け分配方
式に従って分配され、そのような画素のグレー値を増大
させ又は減少させる。そして、それは修正画素値と呼ば
れている。しかし、前記差のエラーの所定部分だけが分
配されるので、量子化エラーの効果は限定される。イメ
ージ外観は、エラー拡散技術に一般的に伴うテクスチャ
ー変化及び長範囲パターンの範囲を限定することによっ
て改善される。
素の値が比較的に多数の入力レベルの一つを有する場
合、グレー画素値は比較的に少数の値の一つに変換する
ためにエラー拡散量子化プロセスに通される。グレーレ
ベル・データの各画素は、先に処理された画素に対応し
て重み付けされたエラー補正項（１又は複数）により修
正されて修正画素値を生成する。この修正画素値は一組
のしきい値と比較され、この比較により、出力が限られ
た数の出力レベルのうちの一つになることを決定する。
修正画素値と出力画素値との差の値は、隣接する未処理
画素の組からなるマトリックスを通して重み付け分配方
式に従って分配され、そのような画素のグレー値を増大
させ又は減少させる。そして、それは修正画素値と呼ば
れている。しかし、前記差のエラーの所定部分だけが分
配されるので、量子化エラーの効果は限定される。イメ
ージ外観は、エラー拡散技術に一般的に伴うテクスチャ
ー変化及び長範囲パターンの範囲を限定することによっ
て改善される。
【０００９】本発明の他の態様として、前記方法でエラ
ーを一次元的に走査線上の次の画素へ移送でき、または
２次元的に、少なくとも一つの他の走査線を含む予め選
択された画素群へエラーを移送することができる。
ーを一次元的に走査線上の次の画素へ移送でき、または
２次元的に、少なくとも一つの他の走査線を含む予め選
択された画素群へエラーを移送することができる。
【００１０】本発明のさらに他の態様によれば、単一の
画素からの量子化エラーの約半分の転送が、５出力レベ
ルのシステムには美観上望ましい結果を生じさせること
が立証された。しかし、美観改善のために転送されるべ
きエラーの量は出力レベルの数に関連しており、出力レ
ベルの数が非常に少ないシステムにはエラー分配量を増
大させるのが好ましく、出力レベルの数が多いシステム
にはエラー分配が少ない方が好ましい。
画素からの量子化エラーの約半分の転送が、５出力レベ
ルのシステムには美観上望ましい結果を生じさせること
が立証された。しかし、美観改善のために転送されるべ
きエラーの量は出力レベルの数に関連しており、出力レ
ベルの数が非常に少ないシステムにはエラー分配量を増
大させるのが好ましく、出力レベルの数が多いシステム
にはエラー分配が少ない方が好ましい。
【００１１】本発明のさらにまた他の態様では、各画素
Ｉｎ，ｌが２５６レベルの光学濃度の一つに画定される
という、グレーレベル画素を量子化する方法が提供され
る。ここで『光学濃度』という用語は、以下の説明にお
いては、イメージ・データを構成する値の集合である密
度、強度、明度又は他のイメージ・データ表現を説明す
るのに用いるものとする。前記グレーレベル・データの
各画素は、先に処理された画素に対応して重み付けされ
たエラー補正項εｎ，ｌ（１又は複数）で修正されて修
正画素値を生じさせる。この修正画素値Ｉｎ，ｌ＋ε
ｎ，ｌは、所定の距離寸法を用いて５つのあり得るべき
出力レベルの一つに量子化される。普通は、それを４つ
のしきい値のセットと比較することによって行われる。
この比較は、当該画素を表す出力値Ｂｎ，ｌが５個の出
力レベルの一つから選択されることを決定するものであ
る。修正画素値Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌと出力画素値Ｂｎ，
ｌとの差の値εｍは、隣接する未処理画素の組からなる
マトリックスを通して重み付け分配方式に従って分配さ
れ、その画素のグレー値を増減させる。そして、それは
修正画素値と称されている。しかし、該エラーεｍの所
定の部分だけが分配されるに過ぎないので、エラー量子
化の効果は限定されている。本発明の別の態様による
と、第１の効率的エラー分配方式は、量子化エラーεｍ
の半分を隣の画素（ｎ＋１，ｌ）に分配する。第２の効
率的なエラー分配方式では、量子化エラーの半分を隣の
走査線内の画素の組に分配し、画素Ｉｎ，ｌについては
エラーは、０．１２５εｍが画素（ｎ＋１，ｌ＋１）
に、０．２５εｍが画素（ｎ，ｌ＋１）に、０．１２５
εｍが画素（ｎ−１，ｌ＋１）にそれぞれ分配される。
Ｉｎ，ｌが２５６レベルの光学濃度の一つに画定される
という、グレーレベル画素を量子化する方法が提供され
る。ここで『光学濃度』という用語は、以下の説明にお
いては、イメージ・データを構成する値の集合である密
度、強度、明度又は他のイメージ・データ表現を説明す
るのに用いるものとする。前記グレーレベル・データの
各画素は、先に処理された画素に対応して重み付けされ
たエラー補正項εｎ，ｌ（１又は複数）で修正されて修
正画素値を生じさせる。この修正画素値Ｉｎ，ｌ＋ε
ｎ，ｌは、所定の距離寸法を用いて５つのあり得るべき
出力レベルの一つに量子化される。普通は、それを４つ
のしきい値のセットと比較することによって行われる。
この比較は、当該画素を表す出力値Ｂｎ，ｌが５個の出
力レベルの一つから選択されることを決定するものであ
る。修正画素値Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌと出力画素値Ｂｎ，
ｌとの差の値εｍは、隣接する未処理画素の組からなる
マトリックスを通して重み付け分配方式に従って分配さ
れ、その画素のグレー値を増減させる。そして、それは
修正画素値と称されている。しかし、該エラーεｍの所
定の部分だけが分配されるに過ぎないので、エラー量子
化の効果は限定されている。本発明の別の態様による
と、第１の効率的エラー分配方式は、量子化エラーεｍ
の半分を隣の画素（ｎ＋１，ｌ）に分配する。第２の効
率的なエラー分配方式では、量子化エラーの半分を隣の
走査線内の画素の組に分配し、画素Ｉｎ，ｌについては
エラーは、０．１２５εｍが画素（ｎ＋１，ｌ＋１）
に、０．２５εｍが画素（ｎ，ｌ＋１）に、０．１２５
εｍが画素（ｎ−１，ｌ＋１）にそれぞれ分配される。
【００１２】
【実施例】図面は、本発明の好ましい実施例を説明する
目的で示したものであって、本発明を限定するものでは
ない。図２には、本発明を実施するための基本的システ
ムが示されている。この例では、イメージ入力８からの
グレーレベル・イメージ・データはイメージ・データと
して特徴付けられるものであり、その各々の画素は一組
のレベルの中の単一のレベルで画定され、そのレベルの
組の構成要素の数は、所望数よりは多いものとされてい
る。各画素は、後述のように処理されて、新しい、より
小さなレベルの集合の範囲内で各画素を画定し直す。こ
こで、カラー・データは、独立に扱われる多数の独立し
たチャネルによって表されることができ、或いは該カラ
ー・データは、しきい値処理、エラー計算及び補正にお
いてベクトル演算される例えばＲＧＢ，ＣＩＥＬａｂ等
々の所定の色空間におけるベクトル・データとして表わ
すことができる。この方法の一つの一般的方法として
は、印刷その他の表示技術のために、比較的に大きな値
の集合から、比較的に小さな値の集合へのデータ変換が
含まれている。
目的で示したものであって、本発明を限定するものでは
ない。図２には、本発明を実施するための基本的システ
ムが示されている。この例では、イメージ入力８からの
グレーレベル・イメージ・データはイメージ・データと
して特徴付けられるものであり、その各々の画素は一組
のレベルの中の単一のレベルで画定され、そのレベルの
組の構成要素の数は、所望数よりは多いものとされてい
る。各画素は、後述のように処理されて、新しい、より
小さなレベルの集合の範囲内で各画素を画定し直す。こ
こで、カラー・データは、独立に扱われる多数の独立し
たチャネルによって表されることができ、或いは該カラ
ー・データは、しきい値処理、エラー計算及び補正にお
いてベクトル演算される例えばＲＧＢ，ＣＩＥＬａｂ等
々の所定の色空間におけるベクトル・データとして表わ
すことができる。この方法の一つの一般的方法として
は、印刷その他の表示技術のために、比較的に大きな値
の集合から、比較的に小さな値の集合へのデータ変換が
含まれている。
【００１３】後述する処理されるべき種類の入力イメー
ジは、Ｎ個のグレー値画素を各々内蔵するＬ本のライン
のアレイに配置された一連のグレー値（グレーレベル画
素）によって表わすことができる。ここで、Ｉｎ，ｌ
は、位置ｎ，ｌのイメージにおける特定の画素と、その
画素のグレー値又は強度とを指している。このグレー値
は、一般的には０〜２５５の範囲内の整数が一例として
示されるが、これより大きな又は小さな数でもよい。出
力イメージは画素からなるものと考えられ、各画素は、
ディジタル・プリンタによって印刷される出力ドット又
は要素に対応する。ここにおいて考察する一実施例で
は、イメージ・データは２５６レベルで得られ、本発明
の方法により、５レベルのうちの一つに量子化される。
この際、パルス幅変調が用いられ、５レベルのイメージ
・データが二値出力に変換されて、二値出力を有する静
電グラフィックまたは電子写真式レーザー印刷装置での
印刷に適合するようになっている。静電グラフィック又
は電子写真式レーザー印刷装置では、通常はエラー拡散
を用いて生成される単一の小さなドットは巧く再生され
ない。パルス幅変調方法を使って５レベルのイメージ・
データを二値出力に変換すると、画素同士を密集させて
より良い印刷出力とすることができる。５レベルのイメ
ージ・データを、隣接する画素の値を考慮した二値レベ
ルに量子化する一般的ディザリングを含む他の方法は、
ｅプリンタ出力値の集合を生成するのに用いることがで
き、好ましい一実施例としては、その集合の構成要素の
数は２である。勿論、本発明は、特にディスプレイ技術
及びインクジェット印刷などの印刷技術におけるこのよ
うな付加的な量子化ステップとは独立の値を有し、印刷
ドットを良好に再生することができる。
ジは、Ｎ個のグレー値画素を各々内蔵するＬ本のライン
のアレイに配置された一連のグレー値（グレーレベル画
素）によって表わすことができる。ここで、Ｉｎ，ｌ
は、位置ｎ，ｌのイメージにおける特定の画素と、その
画素のグレー値又は強度とを指している。このグレー値
は、一般的には０〜２５５の範囲内の整数が一例として
示されるが、これより大きな又は小さな数でもよい。出
力イメージは画素からなるものと考えられ、各画素は、
ディジタル・プリンタによって印刷される出力ドット又
は要素に対応する。ここにおいて考察する一実施例で
は、イメージ・データは２５６レベルで得られ、本発明
の方法により、５レベルのうちの一つに量子化される。
この際、パルス幅変調が用いられ、５レベルのイメージ
・データが二値出力に変換されて、二値出力を有する静
電グラフィックまたは電子写真式レーザー印刷装置での
印刷に適合するようになっている。静電グラフィック又
は電子写真式レーザー印刷装置では、通常はエラー拡散
を用いて生成される単一の小さなドットは巧く再生され
ない。パルス幅変調方法を使って５レベルのイメージ・
データを二値出力に変換すると、画素同士を密集させて
より良い印刷出力とすることができる。５レベルのイメ
ージ・データを、隣接する画素の値を考慮した二値レベ
ルに量子化する一般的ディザリングを含む他の方法は、
ｅプリンタ出力値の集合を生成するのに用いることがで
き、好ましい一実施例としては、その集合の構成要素の
数は２である。勿論、本発明は、特にディスプレイ技術
及びインクジェット印刷などの印刷技術におけるこのよ
うな付加的な量子化ステップとは独立の値を有し、印刷
ドットを良好に再生することができる。
【００１４】図２において、グレーレベル・イメージ・
データの出所となることのできるイメージ入力８は、入
力イメージＩを画素毎にシステム中に導入する。各入力
画素は、加算器１０で入力値Ｉｎ，ｌに対応するエラー
値εｎ，ｌが加算される。ここでεｎ，ｌは先行する画
素のエラー値の合計であり、ブロック１２に一時的に記
憶される修正画素値により表される修正イメージを生じ
させる。修正されたイメージ、すなわち入力値及び先行
する画素のエラー値の合計（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）は、
しきい値比較器１４に送られる。修正されたイメージ・
データは、しきい値Ｔと比較されて、画素Ｉｎ，ｌにつ
いて適切な出力レベルＢｎ，ｌを決定するとともに、本
実施例では、５個のレベルＢｎ，ｌのうちのどのレベル
がグレーレベル値を表すかを決定する。適用されるしき
い値は、イメージを通じて一定であり、或いはランダム
に変化し、或いは、ＳＩＤ会報第２４／３巻（１９８３
年）第２５３〜２５８ページのビロテット−ホフマン及
びブリングダールによる『電子ハーフトーニングのため
のエラー拡散技術について』（”Ｏｎ ｔｈｅ Ｅｒｒ
ｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏ
ｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ”ｂ
ｙ Ｂｉｌｌ ｏｔｅｔ−Ｈｏｆｆｍａｎｎａｎｄ Ｂ
ｒｙｎｇｄａｈｌ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔ
ｈｅ ＳＩＤ，Ｖｏｌ．２４／３（１９８３），ｐｐ．
２５３−２５８）に教示されているようにディザー・パ
ターンに従って変化し、或いは、Ｒ．エッシェンバッハ
による『エッジ強化エラー拡散アルゴリズム』（”Ｅｄ
ｇｅ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｅｒｒｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉ
ｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ” 力情報に従って変化し、或いはその他の所定のバリエー
ションに従って変化する。出力レベルＢｎ，ｌが決定さ
れた後にライン１９に沿った出力に転送するために出力
イメージ記憶装置１８に向けられると、Ｂｎ，ｌの値は
修正イメージ値（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）から減算され
て、量子化画素（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）から量子化エラ
ーレベルεｍを生成する。この減算処理は、変更符号ブ
ロック２０と、次段の加算器２２とにより行われ、εｍ
が修正イメージ値（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）と画素Ｉｎ，
ｌについての出力値Ｂｎ，ｌとの差を表すようになって
いる。エラー項εｍは、所定係数Ｋ１・・・Ｋｎについ
て ０＜Ｋ１ ε’ｍ＋．．．．．．＋Ｋｎ ε’ｍ＜εｍ という方式に従ってエラー決定ブロック２４で、隣接画
素の所定集合に分配される。ここでＫ１・・・Ｋｎは、
εｍがゼロより大きい場合についてエラーが分配される
ことになる画素の集合に対応する係数であろ。ゼロより
小さいεｍについては、『＜』という記号は『＞』とい
う記号に変更される。
データの出所となることのできるイメージ入力８は、入
力イメージＩを画素毎にシステム中に導入する。各入力
画素は、加算器１０で入力値Ｉｎ，ｌに対応するエラー
値εｎ，ｌが加算される。ここでεｎ，ｌは先行する画
素のエラー値の合計であり、ブロック１２に一時的に記
憶される修正画素値により表される修正イメージを生じ
させる。修正されたイメージ、すなわち入力値及び先行
する画素のエラー値の合計（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）は、
しきい値比較器１４に送られる。修正されたイメージ・
データは、しきい値Ｔと比較されて、画素Ｉｎ，ｌにつ
いて適切な出力レベルＢｎ，ｌを決定するとともに、本
実施例では、５個のレベルＢｎ，ｌのうちのどのレベル
がグレーレベル値を表すかを決定する。適用されるしき
い値は、イメージを通じて一定であり、或いはランダム
に変化し、或いは、ＳＩＤ会報第２４／３巻（１９８３
年）第２５３〜２５８ページのビロテット−ホフマン及
びブリングダールによる『電子ハーフトーニングのため
のエラー拡散技術について』（”Ｏｎ ｔｈｅ Ｅｒｒ
ｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏ
ｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ”ｂ
ｙ Ｂｉｌｌ ｏｔｅｔ−Ｈｏｆｆｍａｎｎａｎｄ Ｂ
ｒｙｎｇｄａｈｌ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔ
ｈｅ ＳＩＤ，Ｖｏｌ．２４／３（１９８３），ｐｐ．
２５３−２５８）に教示されているようにディザー・パ
ターンに従って変化し、或いは、Ｒ．エッシェンバッハ
による『エッジ強化エラー拡散アルゴリズム』（”Ｅｄ
ｇｅ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｅｒｒｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｉ
ｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ” 力情報に従って変化し、或いはその他の所定のバリエー
ションに従って変化する。出力レベルＢｎ，ｌが決定さ
れた後にライン１９に沿った出力に転送するために出力
イメージ記憶装置１８に向けられると、Ｂｎ，ｌの値は
修正イメージ値（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）から減算され
て、量子化画素（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）から量子化エラ
ーレベルεｍを生成する。この減算処理は、変更符号ブ
ロック２０と、次段の加算器２２とにより行われ、εｍ
が修正イメージ値（Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌ）と画素Ｉｎ，
ｌについての出力値Ｂｎ，ｌとの差を表すようになって
いる。エラー項εｍは、所定係数Ｋ１・・・Ｋｎについ
て ０＜Ｋ１ ε’ｍ＋．．．．．．＋Ｋｎ ε’ｍ＜εｍ という方式に従ってエラー決定ブロック２４で、隣接画
素の所定集合に分配される。ここでＫ１・・・Ｋｎは、
εｍがゼロより大きい場合についてエラーが分配される
ことになる画素の集合に対応する係数であろ。ゼロより
小さいεｍについては、『＜』という記号は『＞』とい
う記号に変更される。
【００１５】この方式には幾つかの可能な実施方法があ
り、そのうちの二つについてここで説明をする。第１の
ものにおいては、 ε’ｍ＝ａεｍ及び ΣＫｉ＝１ を使ってエラー値εｍに定数ａ＜１を乗じてε’ｍを生
成し、第２の実施方法ではεｍを維持するがΣＫｉ ＜１ を用いるものである。分配マトリックス・バッファ２６
は記憶された値のマトリックスを表すが、これは通過す
る画素ｎ，ｌとしてεｎ，ｌを生成する重み係数として
用いられる。
り、そのうちの二つについてここで説明をする。第１の
ものにおいては、 ε’ｍ＝ａεｍ及び ΣＫｉ＝１ を使ってエラー値εｍに定数ａ＜１を乗じてε’ｍを生
成し、第２の実施方法ではεｍを維持するがΣＫｉ ＜１ を用いるものである。分配マトリックス・バッファ２６
は記憶された値のマトリックスを表すが、これは通過す
る画素ｎ，ｌとしてεｎ，ｌを生成する重み係数として
用いられる。
【００１６】本発明による二つの例では、図３（Ａ）及
び３（Ｂ）のマトリックスは二つのエラー分配方式を示
している。図３（Ａ）において、量子化エラーは、０．
５εｍだけが隣接する画素に向けられる重み付け方式に
従って走査線中における隣の未処理画素に一次元的に分
配される。画素Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌはあり得る出力レベ
ルの一つから１２．５％以内で変動することを考慮する
と、分散できるエラーは（０＜│εｍ│＜１２．５％）
×０．５であり、従って、画素Ｉｎ＋１，ｌが受け取る
エラーは、当該画素が受け取る全てのエラーが画素
（ｎ，ｌ）から生じていることから、イメージの全ダイ
ナミック・レンジの±６．２５％以下となる。その結果
として、その画素がしきい値または判定境界に非常に近
い値を有するときにのみ、次なる画素のレベルを変更す
るということになる。このような効果によれば、量子化
エラーの分配は、それが向けられている初期の画素を越
えて、限られた縦続（カスケード）効果を有する。与え
られた数は、明確化のみを目的とするものであることに
注意されたい。実際の変動は、レベルの数と、量子化判
定とに依存するものである。
び３（Ｂ）のマトリックスは二つのエラー分配方式を示
している。図３（Ａ）において、量子化エラーは、０．
５εｍだけが隣接する画素に向けられる重み付け方式に
従って走査線中における隣の未処理画素に一次元的に分
配される。画素Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌはあり得る出力レベ
ルの一つから１２．５％以内で変動することを考慮する
と、分散できるエラーは（０＜│εｍ│＜１２．５％）
×０．５であり、従って、画素Ｉｎ＋１，ｌが受け取る
エラーは、当該画素が受け取る全てのエラーが画素
（ｎ，ｌ）から生じていることから、イメージの全ダイ
ナミック・レンジの±６．２５％以下となる。その結果
として、その画素がしきい値または判定境界に非常に近
い値を有するときにのみ、次なる画素のレベルを変更す
るということになる。このような効果によれば、量子化
エラーの分配は、それが向けられている初期の画素を越
えて、限られた縦続（カスケード）効果を有する。与え
られた数は、明確化のみを目的とするものであることに
注意されたい。実際の変動は、レベルの数と、量子化判
定とに依存するものである。
【００１７】図３（Ｂ）において、量子化エラーは図２
の方式と同様に、３個の隣接するものに送られる。従っ
て、画素Ｉｎ，ｌについては、エラーは、０．１２５ε
ｍが画素（ｎ＋１，ｌ＋１）に、０．２５εｍが画素
（ｎ，ｌ＋１）に、０．１２５εｍが画素（ｎ−１，ｌ
＋１）に分配される。画素Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌがあり得
る出力レベルの一つから１０％以内で変動することを考
慮すると、画素Ｉｎ＋１，ｌ＋１に送ることのできる最
大エラーは（０＜εｍ＜１２．５％）×０．２５であ
る。もっとも、如何なる画素も３個の異なる画素からエ
ラー入力を受け取ることとなる。すなわち、Ｉｎ，ｌへ
のエラーであるεｎ，ｌは、Ｉｎ−１，ｌ−１、Ｉｎ，
ｌ−１、および、Ｉｎ＋１，ｌ−１からのエラーの合計
である。Ｉｎ，ｌが受け取る最大エラーは再び０．５×
（±１２．５％）に限定される。その結果、次なる画素
が、しきい値または判定境界に非常に近い値を有すると
きにのみ、当該画素のレベルを変更することになる。こ
の効果によれば、量子化エラーの分配は、それが向けら
れていろ初期の画素の集合を越えて、限定された縦続効
果を有することになる。
の方式と同様に、３個の隣接するものに送られる。従っ
て、画素Ｉｎ，ｌについては、エラーは、０．１２５ε
ｍが画素（ｎ＋１，ｌ＋１）に、０．２５εｍが画素
（ｎ，ｌ＋１）に、０．１２５εｍが画素（ｎ−１，ｌ
＋１）に分配される。画素Ｉｎ，ｌ＋εｎ，ｌがあり得
る出力レベルの一つから１０％以内で変動することを考
慮すると、画素Ｉｎ＋１，ｌ＋１に送ることのできる最
大エラーは（０＜εｍ＜１２．５％）×０．２５であ
る。もっとも、如何なる画素も３個の異なる画素からエ
ラー入力を受け取ることとなる。すなわち、Ｉｎ，ｌへ
のエラーであるεｎ，ｌは、Ｉｎ−１，ｌ−１、Ｉｎ，
ｌ−１、および、Ｉｎ＋１，ｌ−１からのエラーの合計
である。Ｉｎ，ｌが受け取る最大エラーは再び０．５×
（±１２．５％）に限定される。その結果、次なる画素
が、しきい値または判定境界に非常に近い値を有すると
きにのみ、当該画素のレベルを変更することになる。こ
の効果によれば、量子化エラーの分配は、それが向けら
れていろ初期の画素の集合を越えて、限定された縦続効
果を有することになる。
【００１８】エラー拡散プロセスに使用できるエラー分
配マトリックスの数が膨大であることが明らかに理解さ
れるであろう。この発明が要求することは、その上でエ
ラー補正を試みるところの領域を限定する理由から、エ
ラーの１００％未満の所定部分が隣接する画素のエラー
受け取り集合に送られるということである。
配マトリックスの数が膨大であることが明らかに理解さ
れるであろう。この発明が要求することは、その上でエ
ラー補正を試みるところの領域を限定する理由から、エ
ラーの１００％未満の所定部分が隣接する画素のエラー
受け取り集合に送られるということである。
【００１９】５レベル量子化を参照して説明をしたが、
５レベル以外の多レベル出力画素を提供するシステム
が、該出力に生成することのできる画素レベルの数を考
慮して、全エラー・フィードバックに適当な変更を加え
て、前記した発明を用い得ることも理解されよう。ま
た、本システムを使って、カラー・データを、可能なカ
ラー値の大きな集合から、より小さなカラー値の集合に
変換することもできる。
５レベル以外の多レベル出力画素を提供するシステム
が、該出力に生成することのできる画素レベルの数を考
慮して、全エラー・フィードバックに適当な変更を加え
て、前記した発明を用い得ることも理解されよう。ま
た、本システムを使って、カラー・データを、可能なカ
ラー値の大きな集合から、より小さなカラー値の集合に
変換することもできる。
【図１】エラー拡散重み付け分配のための従来技術のマ
トリックスを示す。
トリックスを示す。
【図２】本発明の一実施例を実行するための基本的シス
テムのブロック図である。
テムのブロック図である。
【図３Ａ、３Ｂ】本発明に従って、イメージのグレーレ
ベルを低下させるのに共に用いるのに適した二つのエラ
ー拡散マトリックスの例を示す。
ベルを低下させるのに共に用いるのに適した二つのエラ
ー拡散マトリックスの例を示す。
８ 入力画素 １０ 加算器 １２ 修正イメージブロック １４ しきい値比較器 １８ 出力イメージ記憶装置 ２０ 変更符号ブロック ２２ 加算機 ２４ エラー決定ブロック ２６ 分配マトリックスメモリ
フロントページの続き (72)発明者 デイビッド バーンバウム アメリカ合衆国 14534 ニューヨーク 州 ピッツフォード キャンドルウッド ドライブ 37 (56)参考文献 特開 昭63−234772（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−18369（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−175367（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】 黒、白またはカラーイメージの画素値を
量子化する方法であって、イメージまたは当該イメージ
の分離イメージの各々は複数の画素により形成され、各
画素はイメージ内の位置において該イメージの光学濃度
を表示し、各画素は『ｃ』個のオリジナルな光学濃度値
の集合の中の一つから選択されたオリジナルな光学濃度
値を有し、『ｃ』は『ｄ』個の光学濃度値から成る所望
の出力光学濃度値集合より大きな要素数であり、前記方
法は、 各画素の量子化処理入力光学濃度値を出力可能光学濃度
値と比較し、該画素を表示するために出力可能光学濃度
値の内の１つを選択するステップと、 選択された出力可能光学濃度値と量子化処理入力光学濃
度値との差であるエラー項を決定するステップと、前記エラー項の予め設定された一定割合を拡散量として
決定するステップと、 前記拡散量を 重み付けして予め定められた隣接画素集合
内の各光学濃度値に適用することにより、修正された光
学濃度値を前記各画素に生成するステップと、 前記修正された光学濃度値を量子化処理入力光学濃度値
として用いるステップと、 を含む、画素値の量子化方法。 - 【請求項２】 複数の画素により形成されるイメージ中
の画素値を量子化する装置であって、各画素は前記イメ
ージ内の別々の位置におけるイメージの光学濃度を表示
し、各画素はｄ個の光学濃度値から成る所望の出力光学
濃度値集合より大きな要素数のｃ個のオリジナルな光学
濃度値の内の１つから選択されたオリジナルな光学濃度
値を有し、前記装置は、 ｃ個のオリジナルな光学濃度値の内の１つであるオリジ
ナルな光学濃度値を有する画素を含むイメージデータ源
と、 少なくとも１つの先行する画素の量子化から得られるエ
ラー項とオリジナルな光学濃度値との合計値を決定する
加算器と、 少なくとも１つの基準値と前記合計値とを比較して、ｄ
個の光学濃度値から成る所望の出力光学濃度値集合の１
要素である出力値を生成する比較器と、 前記出力値と前記合計値とを比較して、両者間の差であ
るエラー項を生成するエラー項比較器と、前記エラー項の予め設定された一定割合を拡散量として
決定する手段と、 予め定められた隣接画素集合中の各々のオリジナルな光
学濃度値に適用される前記拡散量を記憶するメモリと、 値前記拡散量を重み付けして、予め定められた隣接画素
集合中の各光学濃度値に加算させるよう前記加算器に向
ける手段と、 を備える画素値の量子化装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US75538091A | 1991-09-05 | 1991-09-05 | |
| US755380 | 1991-09-05 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05219379A JPH05219379A (ja) | 1993-08-27 |
| JP2500834B2 true JP2500834B2 (ja) | 1996-05-29 |
Family
ID=25038886
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4247386A Expired - Fee Related JP2500834B2 (ja) | 1991-09-05 | 1992-08-24 | 画素値の量子化方法及び装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5317653A (ja) |
| EP (1) | EP0531170B1 (ja) |
| JP (1) | JP2500834B2 (ja) |
| CA (1) | CA2076780C (ja) |
| DE (1) | DE69226140T2 (ja) |
Families Citing this family (34)
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| JP3142334B2 (ja) * | 1991-11-26 | 2001-03-07 | 新日本製鐵株式会社 | 誤差拡散方法および誤差拡散方法を用いた画像処理装置 |
| DE69330813T2 (de) * | 1992-03-06 | 2002-06-13 | Omron Corp., Kyoto | Bildprozessor und verfahren dafuer |
| NL9300684A (nl) * | 1993-04-22 | 1994-11-16 | Oce Nederland Bv | Werkwijze voor het halftonen van gedigitaliseerde grijswaardebeelden en beeldbewerkingsinrichting geschikt voor het uitvoeren van een dergelijke werkwijze. |
| US5611022A (en) * | 1993-07-07 | 1997-03-11 | Dataproducts Corporation | Color imaging |
| JP3240803B2 (ja) * | 1994-02-14 | 2001-12-25 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
| KR0150150B1 (ko) * | 1994-07-14 | 1998-10-15 | 김광호 | 에지 강조를 이루는 오차확산 방식 이치화 방법 및 장치 |
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| US6519367B2 (en) | 1998-09-23 | 2003-02-11 | Xerox Corporation | Method and system for propagating selective amounts of error in a hybrid screening device |
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| US7319549B2 (en) * | 2003-03-27 | 2008-01-15 | Lexmark International, Inc. | Multiple weight error diffusion |
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