JPS60130263A - Intermediate tone picture processing method - Google Patents
Intermediate tone picture processing methodInfo
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- JPS60130263A JPS60130263A JP58239364A JP23936483A JPS60130263A JP S60130263 A JPS60130263 A JP S60130263A JP 58239364 A JP58239364 A JP 58239364A JP 23936483 A JP23936483 A JP 23936483A JP S60130263 A JPS60130263 A JP S60130263A
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Landscapes
- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
■技術分野
本発明は写真像、絵画などの中間調画像の画情報処理に
関し、特に、階調データより中間調画像を現jつすピッ
1−分布パターンデータを得る階調情報処理に関する。[Detailed Description of the Invention] ■Technical Field The present invention relates to image information processing of halftone images such as photographs and paintings, and in particular to obtaining pitch distribution pattern data that represents a halftone image from tone data. Related to gradation information processing.
この種の画像情報処理は、写真、絵画等、中間調を含む
画像を、ハードコピーとして出力する分野、たとえばフ
ァクシミリ、デジタルコピア、画像ファイルや伝送の端
末、ビデオプロッタなどで行なわれる。This type of image information processing is performed in fields where images containing halftones, such as photographs and paintings, are output as hard copies, such as facsimiles, digital copiers, image file and transmission terminals, and video plotters.
■従来技術
階調情報処理方法の1つに、所定ビット数でなり記録(
表示)情報ビットを所定の態様で分布させた複数個の中
間調マI・リクスパターンのなかから、階調データが示
す濃度に対応したものを特定(選択)してそのビット情
報を階調データの記録(表示)上の位置に対応付けて、
ページメモリやバッファメモリに展開する、固定濃度パ
ターン法がある。■Conventional technology One of the gradation information processing methods is recording with a predetermined number of bits (
Display) From among multiple halftone matrix patterns in which information bits are distributed in a predetermined manner, one that corresponds to the density indicated by the gradation data is identified (selected) and the bit information is used as the gradation data. in correspondence with the position on the record (display) of
There is a fixed density pattern method that is developed in page memory or buffer memory.
これにおいては通常、濃度をマトリクス中の画素数(ビ
ット数)と対応させているため1表現階調数を大きくす
ると一マ1−リクス自体が大きくなり1個の階調データ
で1マ1−リクスを摘出するため、解像度が低下する欠
点がある。In this case, the density usually corresponds to the number of pixels (bit number) in the matrix, so if the number of gradations for one expression is increased, the matrix itself becomes larger, and one gradation data is used for one matrix. The drawback is that the resolution is reduced because the risks are removed.
マトリクスを小さくすると解像度は高くなるが、表現階
調数が小さくなるため、中間調の円滑さが低下するとい
う欠点がある。When the matrix is made smaller, the resolution becomes higher, but the number of expressed gradations becomes smaller, which has the disadvantage that the smoothness of intermediate tones decreases.
そこで従来においては、画像の粗さに応じてマトリクス
の大きさを変えて画情報を得る方法が提案された(たと
えば特開昭57−159173号公報)。Therefore, in the past, a method has been proposed for obtaining image information by changing the size of a matrix depending on the roughness of the image (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 159173/1982).
しかしこれにおいては、画像の粗さの判定の精度および
複雑さと、異なるマトリクスを多種類用意しなければな
らないので、固定メモリデータ量が膨大になるという問
題がある。However, in this case, there is a problem that the amount of fixed memory data becomes enormous due to the accuracy and complexity of determining the roughness of the image and the need to prepare many different types of matrices.
また、異なる複数種(4種)の小マトリクスパターン(
4画素=5階調)で1つの大マトリクスパターン(4種
×4画素=16画素:4種×5階調=20階調)を形成
しかつ種類毎に小マトリクスパターンの、大マトリクス
パターン内における位置を固定し、階調データをその画
像上の並び順から特定種の小マ1へりクスパターンに割
り当てて小マトリクスパターン単位で画情報を得る階調
情報処理方法が提案されている(たとえば特開昭57−
159174号公報)。In addition, multiple different types (4 types) of small matrix patterns (
4 pixels = 5 gradations) to form one large matrix pattern (4 types x 4 pixels = 16 pixels: 4 types x 5 gradations = 20 gradations), and a small matrix pattern for each type, within the large matrix pattern. A gradation information processing method has been proposed in which image information is obtained in units of small matrix patterns by fixing the position of , and allocating gradation data to a specific type of small matrix helix pattern from the arrangement order on the image (for example, Japanese Unexamined Patent Publication 1987-
159174).
これによれば、複数種(4種)の小マトリクスパターン
の画情報で1つの大マトリクスパターンの画情報が構成
されることになる。換言すれば、複数個(4個)の階調
データで1つの大マトリクスパターンが特定される。According to this, the image information of one large matrix pattern is composed of the image information of a plurality of types (four types) of small matrix patterns. In other words, one large matrix pattern is specified using a plurality of (four) pieces of gradation data.
しかしながらこれは、複数種(4種)の小マトリクスパ
ターンのそれぞれで大マトリクスパターンの画情報が定
まる、つまり、複数個(4個)の階調データで大マトリ
クスパターンが定まる、というに留まり、小マトリクス
パターンが実質上解像度および階調の円滑性を定めるこ
とになり、大マトリクスパターンによる円滑性の向上は
小さい。つまり、同種の小マトリクスパターンが所定間
隔(1小マトリクスパターンおき)で現われるので、再
現画像に不規則な、あるいは規則的なパターンが生する
というディザ法の本質的な問題点が残っているし、大マ
トリクスパターンは、従来のディザ法のマトリクスパタ
ーンの複数領域を一区分と見なすものに近く、これによ
る階調の円滑性はあまり期待できない。However, this only means that the image information of the large matrix pattern is determined by each of multiple types (4 types) of small matrix patterns, that is, the large matrix pattern is determined by multiple (4) pieces of gradation data; The matrix pattern essentially determines the resolution and gradation smoothness, and the improvement in smoothness by a large matrix pattern is small. In other words, since small matrix patterns of the same type appear at predetermined intervals (every other small matrix pattern), the essential problem of dithering remains that irregular or regular patterns appear in the reproduced image. , a large matrix pattern is similar to the matrix pattern of the conventional dither method in which multiple regions are regarded as one section, and the smoothness of gradation cannot be expected much from this.
また、マトリクスパターングループ毎に濃度特性が異な
るので、複数グループの、濃度特性が異なるマトリクス
パターンを備えて、濃度特性が異なる中間調画像記録を
行なうことが提案されている(たとえば特開昭56−6
6970号公報)が、いずれにしても、各グループで、
マトリクスパターン内に含まれるドツト数以上の階調数
を得ることができないので、数種の特性のグループを備
えても、階調性の円滑さが不十分であり、また濃度特性
も粗いという問題がある。Furthermore, since the density characteristics differ for each matrix pattern group, it has been proposed to provide multiple groups of matrix patterns with different density characteristics to record halftone images with different density characteristics (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1983-1989-1) 6
6970), but in any case, each group
Since it is not possible to obtain more tones than the number of dots included in the matrix pattern, even if several groups of characteristics are provided, the smoothness of the tones is insufficient and the density characteristics are also rough. There is.
以上の他に、階調データに応じて記録ドツトの濃度変調
1面積変調等を行なう画像情報処理もある(たとえば特
開昭51−123510号公報、特開昭50−1791
.9号公報、特開昭54−115254号公報、特開昭
55−222781号公報)が、多値数(階調数)が限
られるので、用途によっては階調不足である。In addition to the above, there is also image information processing that performs density modulation, single area modulation, etc. of recording dots according to gradation data (for example, Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 51-123510, 1982-1791).
.. No. 9, JP-A-54-115254, and JP-A-55-222781) have a limited number of multilevels (number of gradations), and therefore may not have enough gradations depending on the application.
また、記録ドツトの濃度変調1面積変調と、濃度パター
ン(マトリクスパターン)とを併用するものもある(た
とえば特開昭54−36736号公報、特開昭54−7
3650号公報、特開昭57−76559号公報)が、
濃度パターンが固定であるため、限られた階調数の中で
の階調性優先であり、解像度に重点を置くことができな
い。There are also methods that use density modulation of recording dots, single area modulation, and density pattern (matrix pattern) in combination (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 54-36736, Japanese Patent Laid-Open No. 54-7
3650, Japanese Unexamined Patent Publication No. 57-76559),
Since the density pattern is fixed, gradation is given priority within the limited number of gradations, and resolution cannot be emphasized.
■目的
本発明は、階調性および解像度を高くすることを目的と
し、更に具体的には、階調優先から解像度優先まで、同
一対象画像内で画像各部の濃度に応じて自動的に階調性
および解像度を選定し自然な表現を再現画像に表わすこ
とを目的とする。■Purpose The purpose of the present invention is to improve gradation and resolution, and more specifically, to automatically adjust gradations from gradation priority to resolution priority within the same target image according to the density of each part of the image. The purpose of this study is to display natural expressions in reproduced images by selecting appropriate characteristics and resolutions.
■構成
上記目的を達成するために本発明においては、それぞれ
が画像の所定小領域の濃度を示す所定複数個の濃度デー
タに応じて、これらの濃度データが割り当てられる領域
全体の画像濃度を、少なくとも3区分以上の濃度領域に
識別し;
少なくとも2種以上のサイズより、識別した濃度領域に
予め定められているサイズのマトリクスパターングルー
プを特定し;
前記所定複数個の濃度データのうちこのサーrズに対応
する数の濃度データで、該特定したマトリクスパターン
グループの1つのマトリクスパターンを特定し;
この特定した1つのマトリクスパターンの情報を、前記
サイズに対応する数の濃度データに対応付ける画像情報
として得る。■Structure In order to achieve the above object, in the present invention, in accordance with a plurality of predetermined density data, each of which indicates the density of a predetermined small area of an image, the image density of the entire area to which these density data are allocated is calculated at least. identify a density region of three or more classifications; specify a matrix pattern group of a predetermined size in the identified density region from at least two or more sizes; specifying one matrix pattern of the identified matrix pattern group with the number of density data corresponding to the size; obtaining information on this specified one matrix pattern as image information associated with the number of density data corresponding to the size; .
次に具体例を示して説明する。Next, a specific example will be shown and explained.
第1図に示すように、画像の所定領域を小領域区分X(
0)〜X (15) して、各小領域の濃度が濃度デー
タX(0)〜X(1,5)のそれぞれで表わされるもの
とし、各濃度データX(0)〜X (15)に4ドツト
を割り当てて記録又は表示するものとする。As shown in FIG. 1, a predetermined area of the image is divided into small areas
0) ~ It shall be recorded or displayed by allocating 4 dots.
そしてX(0)〜X (15)に割り当てる記録又は表
示面領域(所定領域)の濃度を、これらの濃度データX
(0)〜X (15)に応じて、明部(低濃度)、中間
部(中濃度)および暗部(高濃度)の3領域の1つに識
別し、明部の場合には8×8の、中間部の場合には4×
4の、暗部の場合には2X2のマ1へりクスバターング
ループを特定するものとする。Then, the density of the recording or display surface area (predetermined area) assigned to X(0) to X(15) is determined based on these density data
(0) to , in the case of the middle part, 4×
4, in the case of the dark area, a 2×2 square helix pattern group is specified.
そして明部の場合には8×8マトリクスパターングルー
プ(a度0−64(7)65個)の内、濃度データx
(o)〜X、(15)が0〜16の階調範囲であってそ
れぞれが0〜1Gの階調の内の1つを示すものであると
すると、ΣX (n )/4の濃度データ(o〜64を
示す)で8×8マ1−リクスパターングループ(65種
)の1つのマトリクスパターンを特定し、このパターン
の白2黒(「0」、rl」)ビット分布を濃度データX
(0)〜X (15)の領域(第1図)の画像再現に割
り当てる画像情報として摘出する(第2a図)。In the case of bright areas, density data x
Assuming that (o) to (indicates o to 64), one matrix pattern of the 8×8 matrix pattern group (65 types) is specified, and the white 2 black (“0”, rl”) bit distribution of this pattern is calculated using the density data
The area (0) to X (15) (FIG. 1) is extracted as image information to be assigned to image reproduction (FIG. 2a).
中間部の場合には、4×4マトリクスパターングループ
を特定するので、第2b図に示すように、4×4のマト
リクスパターングループの4個A−Dを、濃度データX
(0)〜X (15)の領域(第1図)の画像再現に割
り当てるため、第2b図に示すように、Aトリクスパタ
ーングループ(17種)の中から特定し示す)で4XJ
Iマトリクスパターングループ(17種)の中から特定
したものとし、CはΣX、(n)の濃度久+」
データ(0〜16を示す)で4×4マトリクスパターン
グループ(17種)の中から特定したものとし、Dはリ
クスパターングループ(17種)の中から特定したもの
とする。In the case of the middle part, a 4 x 4 matrix pattern group is specified, so as shown in Fig. 2b, four 4 x 4 matrix pattern groups A-D are used as density data
(0) to X (15) (as shown in Figure 1), 4XJ
The I matrix pattern group (17 types) is specified, and C is Σ It is assumed that D is specified from among the risk pattern groups (17 types).
暗部の場合には、2×2マ1〜リクスパターングルーブ
を特定するので、第2C図に示すように、2×2のマト
リクスパターングループの16個A−Pを、濃度データ
X(0)〜X (15)の領域(第1図)の画像再現に
割り当てるため、第2C図に示すように、AはX、(0
)/4の濃度データ(0〜4を示す)で2×2マトリク
スパターングループ(5種)の中から特定したものとし
、BはX (])/4の濃度データ(0〜4を示す)で
2×2マトリクスパターングループ(5種)の中から特
定したものとし、Cl:j: X (4)/4の濃度デ
ータ(θ〜4を示す)で2×2マトリクスパターングル
ープ(5種)の中から特定したものとし、以下同様にし
て、PはX(1,5,)/4の濃度データ(0〜4を示
す)で2×2マ1〜リクスパターングループ(5種)の
中から特定したものとする。In the case of dark areas, 2×2 matrix pattern groups are specified, so as shown in FIG. In order to allocate the area of X (15) (Fig. 1) to the image reproduction, A is
)/4 density data (indicating 0 to 4) is specified from the 2×2 matrix pattern group (5 types), and B is X (])/4 density data (indicating 0 to 4). It is assumed that the 2×2 matrix pattern group (5 types) is specified from among the 2×2 matrix pattern groups (5 types) with the concentration data of Cl:j:X (4)/4 (indicating θ~4). In the same way, P is the density data (indicating 0 to 4) of shall be specified from.
これによれば、明部では階調数が多い大マI〜リクスパ
ターンで画像が再現されて自然な階調が表現され、暗部
では、たとえば輪郭部、イラスト線。According to this, an image is reproduced in a large matrix pattern with a large number of gradations in bright areas to express natural gradations, and in dark areas, for example, outlines and illustration lines are reproduced.
文字等の部分では解像度が高い小マトリクスパターンで
画像が再現されて輪郭部、イラスト線9文字等の部分が
明瞭に表現される。中間部では階調と解像度を共に適度
に含むことになる。For parts such as characters, the image is reproduced using a small matrix pattern with high resolution, and parts such as outlines and nine characters with illustration lines are clearly expressed. The intermediate portion contains both gradation and resolution appropriately.
画像の各絵柄に対するヒストグラムを測定すると、中間
調を多く含む写真画像と、白、黒2値画像とでは、一枚
の画像の中で、濃度分布に差が見られる。白、黒2値画
像は濃度が低レベルと高レベルに片寄っており、又、白
、黒2値画像だけでなく、一般の写真画像でも解像度が
要求される。When measuring the histogram for each pattern in an image, it is found that there is a difference in density distribution within a single image between a photographic image containing many intermediate tones and a white/black binary image. The density of white and black binary images is biased toward low and high levels, and resolution is required not only for white and black binary images but also for general photographic images.
空間周波数の高い画像は濃度分布が片寄っていることが
分かった。It was found that images with high spatial frequencies have a skewed density distribution.
本発明はこのように濃度分布が片寄ったもので高解像度
と多階調を共に適切に表現することになる。In the present invention, the density distribution is biased in this way, and both high resolution and multiple gradations can be appropriately expressed.
なお、上記具体例においては、濃度データX(0)〜X
、(15)のそれぞれに4ドツトを割り当てる態様であ
るが、1ドッ1−を割り当てることも出来、また8ドツ
ト以上を割り当てることも出来る。Note that in the above specific example, the concentration data X(0) to X
, (15), 4 dots are assigned to each of them, but 1 dot 1- can also be assigned, or 8 or more dots can be assigned.
次に最明部から最暗部領域の方向へ、濃度パターンマト
リクスサイズを大から小の方向に対応させるもう1つの
例を第3a図〜第3c図を参照して説明する。この例に
おいては、暗部では第3c図に示すように2×2マトリ
クスとして濃度データX(0)〜X (15)の領域(
第1図)の画像再現に4個のマトリクスを用い、中間部
では第3b図に示すように3×3マトリクスとして濃度
データX(0)〜X (15)の領域(第1図)の画像
再現に1マトリクスと一端数7ドッI−を用い、明部で
は第3a図に示すように4×4マトリクスとして1マト
リクスを用いる。Next, another example in which the density pattern matrix size is made to correspond from large to small in the direction from the brightest region to the darkest region will be described with reference to FIGS. 3a to 3c. In this example, in the dark area, the area of density data X(0) to X(15) (
Four matrices are used to reproduce the image in Figure 1), and in the middle part, as shown in Figure 3b, a 3x3 matrix is used to reproduce the image of the area of density data X (0) to X (15) (Figure 1). For reproduction, one matrix and one fraction of 7 dots I- are used, and in the bright area, one matrix is used as a 4×4 matrix as shown in FIG. 3a.
なお第3a図〜第3C図のマトリクス内の数字は、パタ
ーンデータ(白「0」、黒「1」ピッ1へ分布データ)
を作成するときの比較値(参照データ)であり、マトリ
クス外に数式を示した計算値を該比較値と比較して該計
算値が該比較値以」二のドツト(数字位置)に黒「1」
が画像情報として割り当てられる。この例では濃度デー
タX(0)〜X (15)の領域(第1図)の画像再現
け4×4ドツトで行なわれる。上述の第2a図〜第2C
図の例では8×8ドツトで行なわれる。Note that the numbers in the matrix in Figures 3a to 3C are pattern data (white "0", black "1" distribution data to pip 1)
This is the comparison value (reference data) used when creating a matrix, and the calculated value whose formula is shown outside the matrix is compared with the comparison value, and the second dot (number position) is marked in black. 1"
is assigned as image information. In this example, image reproduction of the area of density data X(0) to X(15) (FIG. 1) is performed using 4.times.4 dots. Figures 2a to 2C above
In the example shown in the figure, 8×8 dots are used.
なお第3b図において、マトリクス外リ桝(3ドツト)
は、濃度データX (5) 、 X (7)およびX(
13)の3倍(3×3マl−リクス分のデータ)を、階
調桁を揃えるために16で割った値で特定される3×3
マトリクスの最左欄の3ビツトとされ、マトリクスの最
下欄の左3桝(3ドツト)は、濃度データX (10)
、 X (11)およびX (14)の3倍(3×3
マ1−リクス分のデータ)を、階調桁を揃えるために1
6で割った値で特定される3×3マトリクスの最下欄の
3ビツトとされ、マトリクスの最右欄で最下欄の1桝(
1ドツト)は、濃度データX (15)の9倍(3×3
マトリクス分のデータ)を、階調桁を揃えるために16
で割った値で特定される3×3マトリクスの最左欄で最
下欄の1ビツトとされる。In addition, in Fig. 3b, the outside of the matrix (3 dots)
is the concentration data X (5) , X (7) and X (
13) (data for 3 x 3 matrix) divided by 16 to align the gradation digits.
The 3 bits in the leftmost column of the matrix are the 3 bits in the leftmost column of the matrix, and the 3 left squares (3 dots) in the bottommost column of the matrix are density data X (10)
, X (11) and X (14) times 3 (3×3
1-matrix worth of data) to align the gradation digits.
It is defined as the 3 bits in the bottom column of the 3×3 matrix specified by the value divided by 6, and the 1 square in the bottom column in the rightmost column of the matrix (
1 dot) is 9 times (3 x 3
16 to align the gradation digits (matrix data)
The 1 bit in the leftmost column and the lowest column of the 3×3 matrix is specified by the value divided by .
次に中間部から最明部および最暗部領域の方向へ、濃度
パターンマトリクスサイズを大から小の方向に対応させ
る例を第4a図〜第4c図を参照して説明する。この例
においては、暗部では第4c図に示すように2X2マト
リクスとして濃度データX(0)〜X (15)の領域
(第1図)の画像再現に4個のマトリクスを用い、中間
部では第4b図に示tj:うに4×4マトリクスとして
濃度データX(0)〜X (15)の領域(第1図)の
画像再現に1マ1〜リクスを用い、明部では第4a図に
示すように、暗部と同様に2×2マトリクスとして4マ
トリクスを用いる。Next, an example in which the density pattern matrix size is made to correspond from large to small in the direction from the intermediate region to the brightest and darkest regions will be described with reference to FIGS. 4a to 4c. In this example, in the dark area, four matrices are used to reproduce the image in the area of density data X(0) to As shown in Figure 4b, 1 matrix is used to reproduce the image of the area (Figure 1) of density data X(0) to Similarly to the dark area, 4 matrices are used as 2×2 matrices.
なお第3a図〜第3C図のマトリクス内の数字は、前述
(第3a図〜第3C図を参照した説明)の通りである。Note that the numbers in the matrix in FIGS. 3a to 3C are as described above (description with reference to FIGS. 3a to 3C).
次に、濃度データX(0)〜X (15)で定まる濃度
区分(たとえば」ニ述の明部、中間部および暗部)が最
明部(たとえば明部)および又は最暗部(たとえば暗部
)では中間調変調せず、白、黒2値表現する場合を説明
する。第5a図〜第5C図に最暗部(この例では暗部)
を中間調変調せず、白、黒2値表現する場合を示す。こ
の例では、明部では第5a図に示すように2×2マトリ
クスとして濃度データX(0)= X (+5)の領域
(第1図)の画像再現に4個の71−リクスを用い、中
間部では第5b図に示すように4×4マ1−リクスとし
て濃度データX(0)〜X (15)の領域(第1図)
の画像再堺1に1マ1−リクスを用い、暗部では、濃度
データX(0)〜X (15)のそれぞれを所定のしき
い値(比較値、9照値)と比較して2値化データを得る
。これにより暗部の各小領域の解像度を重視した画像情
報が得られる。Next, the density divisions determined by the density data X(0) to A case will be explained in which binary white and black are expressed without halftone modulation. The darkest part (dark part in this example) is shown in Figures 5a to 5C.
This shows the case where the image is expressed in two values, white and black, without halftone modulation. In this example, in the bright area, four 71-lixes are used to reproduce the image of the area (Fig. 1) with density data X (0) = X (+5) as a 2 × 2 matrix as shown in Fig. 5a, In the middle part, as shown in Fig. 5b, the area of density data X(0) to X(15) is formed as a 4x4 matrix (Fig. 1).
1 matrix is used for image reconstruction 1, and in dark areas, each of the density data X(0) to Obtain conversion data. As a result, image information that emphasizes the resolution of each small area in the dark area can be obtained.
次に、記録又は表示のドツト濃度および又は面積(大き
さ)を制御し得る記録系又は表示系に画像情報を与える
使用態様では、ドツト濃度および又は面積の変調をも組
合せることができる。Next, in a mode of use in which image information is provided to a recording or display system in which the dot density and/or area (size) of recording or display can be controlled, modulation of the dot density and/or area can also be combined.
たとえばドツト面積を制御し得る記録系に画像情報を与
える場合には、濃度データX(0)〜X、(15)領域
の濃度領域(区分)に従って、該濃度データX (0)
−X (15)領域(第2a図〜第2b図の態様では
8 X 81クツ1へ、第3a図〜第5c図の態様では
4×4ドツト)の画像再現のドツト面積を定める。For example, when giving image information to a recording system that can control the dot area, the density data
-X (15) Determine the dot area for image reproduction in the region (8×81 dots 1 in the embodiments of FIGS. 2a to 2b, and 4×4 dots in the embodiments of FIGS. 3a to 5c).
また、特定したサイズ毎に、該サイズに割り当てる濃度
データに基づいて、該サイズのマトリクスグループの中
から1個のマトリクス内報定するのと同時に、該サイズ
分の記録領域のドラ1〜面積を定めてもよい。たとえば
、第2a図の場合には、ΣX (n )/4で8×8マ
1〜リクスの記録ドツト面積を定め、第2b図の場合に
は、ΣX(n)でマトリクス面積を定める。第2c図の
場合には、X (0)/4でへの、X (1)/4でB
の、X (4)/4でCの記録ドラ1−面積を定める。In addition, for each specified size, based on the density data assigned to the size, one matrix is reported from the matrix group of the size, and at the same time, the area of the recording area of the size is calculated. may be determined. For example, in the case of FIG. 2a, the recording dot area of an 8×8 matrix is determined by ΣX (n)/4, and in the case of FIG. 2b, the matrix area is determined by ΣX(n). In the case of Figure 2c, at X (0)/4, B at X (1)/4
Determine the recording drum 1 area of C by X (4)/4.
以下同様である。The same applies below.
以上に説明した例のいずれにおいても、濃度データX(
0)〜X、(15)の和が最高値(16X 16)のと
き、つまり領域X(0)〜X (15)の濃度が最高の
ときにはマトリクスを引かず、濃度データX(0)〜X
(15)の再現領域全体を黒「】」として画像情報を
再生し、また、濃度データX(0)〜X (15)の和
が最低値(16X O)のとき、つまり領域X(0)〜
X (15)の濃度が最低のときにはマトリクスを引か
ず、濃度データX(0)〜X (15)の再現領域全体
を白「0」として画像情報を再生するのが、処理速度が
速いので好ましい。In any of the examples explained above, the density data
When the sum of 0) to X, (15) is the highest value (16X 16), that is, when the density of the area X(0) to
The image information is reproduced with the entire reproduction area of (15) as black "]", and when the sum of density data X (0) to X (15) is the lowest value (16X O), that is, area X (0) ~
When the density of X (15) is the lowest, it is preferable to reproduce the image information by setting the entire reproduction area of density data X (0) to X (15) as white "0" without drawing the matrix, because the processing speed is fast. .
以上に説明した本発明によれば、円滑な階調性が必要な
所では自動的に階調性が多く出せる中間調パターンが自
動的に選択され、高い解像度が必要な所では自動的に高
い解像度が出るパターンおよび又け2値データが自動的
に選択され、適切に中間調の円滑さと高い解像度が表わ
され自然に近い表現となる。また、不必要にパターンを
小さくすることがないので、その分処理速度が高い。According to the present invention described above, a halftone pattern that can produce a large amount of gradation is automatically selected in areas where smooth gradation is required, and a high tone pattern is automatically selected in areas where high resolution is required. Patterns and cross-binary data that provide resolution are automatically selected, and smooth midtones and high resolution are appropriately expressed, resulting in a near-natural expression. Furthermore, since the pattern is not unnecessarily reduced in size, the processing speed is correspondingly high.
次に本発明の詳細な説明する。Next, the present invention will be explained in detail.
第6図に、本発明を一態様で実施する装置構成を概念的
に示す。FIG. 6 conceptually shows an apparatus configuration for implementing one embodiment of the present invention.
この装置構成は、画像読取装置400、又はコンピュー
タ、ファクシミリ装置(中間調受信)などのホスト20
0、から階調データ〔濃度データX(0)〜X (15
)]を受けて、ページメモリ2O上に、ピッ1−(ドラ
1へ)分布で画像情報を展開する中間調データ処理装置
100として示している。This device configuration includes an image reading device 400 or a host 20 such as a computer or a facsimile device (halftone reception).
0, to gradation data [density data X (0) to X (15
)] is shown as a halftone data processing device 100 that develops image information on the page memory 2O in a pip 1-(pip 1) distribution.
中間調データ処理装置100は実際はコンピュータユニ
ツ1へであり、図示のようなブロック構成とはなってい
ないが、理解を容易にするために、コンピュータユニツ
1〜内要素をコンピュータ本体である中央制御装置10
より分離してハードウェア単体の形で示している。The halftone data processing device 100 is actually connected to the computer unit 1, and does not have a block configuration as shown in the figure, but for ease of understanding, the internal elements of the computer unit 1 are shown as a central control unit that is the main body of the computer. 10
It is more separated and shown in the form of a single piece of hardware.
画像読取装置400又はホスI−200から中間調デー
タ処理装置10Oに、階調データが送られる。Gradation data is sent from the image reading device 400 or the host I-200 to the halftone data processing device 10O.
中間調データ処理装置1. OOの中央制御装置10は
、ROMにメモリしているマトリクスパターン(この例
では比較値をメモリしたマ1へりクスデータ)をRAM
(原パターンメモリ30Δ〜30C)に書込み、全マ
トリクスパターンをRAMにメモリすると、その後は、
読取装置又はホストから与えられる階調データで濃度領
域を識別し、マトリクスパターンを特定してRAMから
読み出す。Halftone data processing device 1. The central control unit 10 of the OO stores the matrix pattern (in this example, matrix data in which comparison values are stored) stored in the ROM in the RAM.
(original pattern memories 30Δ to 30C) and memorize all matrix patterns in RAM, after that,
The density area is identified using the gradation data given from the reading device or the host, and the matrix pattern is specified and read out from the RAM.
ここでRAMにメモリするマトリクスパターンを説明す
る。この実施例では、原車領域の4×4個に割り当てら
でいる濃度データX(0)〜X (15)で特定される
所定領域(第1図)に、第2a図〜第2C図に示す態様
で、8X8ドツトの画像情報(1ドツト1ビツト)を割
り当てて得る。マトリクスパターンデータとしては、明
部に割り当てる8×8マトリクスグループ(階調1〜6
4の64パターン)を作成するための8×8個のデータ
を含む原パターンA(比較値データは第7a図に示す分
布)、中間部に割り当てる4×4マトリクスグループ(
階調1〜16の16パターン)を作成するための、4×
4個のデータを1ブロツクとし、これの同じものを4ブ
ロツクを並べた8×8個のデータを含む原パターンB(
比較値データは第7b図に示す)、および暗部に割り当
てる2X2マトリクスグループ(階調l〜4の4パター
ン)を作成するための、2×2個のデータを1ブロツク
とし、これの同じものを16個並べた8×8個のデータ
を含む原パターンCの3種であり、それぞれ原パターン
メモリ30A、30Bおよび30C(いずれもRAM)
に書込む。なお、いずれの原パターンメモリも同じデー
タ数としているのは、後述する画像情報生成において、
−律に8X8ドツト構成の情報を得るためである。Here, the matrix pattern stored in the RAM will be explained. In this embodiment, a predetermined area (Fig. 1) specified by density data X (0) to In the manner shown, image information of 8×8 dots (1 dot 1 bit) is allocated and obtained. The matrix pattern data includes 8 x 8 matrix groups (gradations 1 to 6) assigned to bright areas.
Original pattern A containing 8x8 data (comparison value data is distributed as shown in Figure 7a) for creating 64 patterns of 4), 4x4 matrix group assigned to the middle part (
4× to create 16 patterns of gradations 1 to 16)
Original pattern B (which contains 8x8 data in which 4 pieces of data are 1 block and 4 blocks of the same data are lined up)
The comparison value data is shown in Figure 7b), and the same 2x2 data is used as one block to create a 2x2 matrix group (4 patterns of gradations 1 to 4) assigned to the dark area. There are three types of original patterns C including 16 pieces of 8x8 data arranged in original pattern memory 30A, 30B and 30C (all RAM).
write to. Note that the reason why both original pattern memories have the same number of data is because of the image information generation described later.
- This is to obtain information on the 8x8 dot configuration.
次に第6図に示すブロック構成に基づいて中間調データ
処理装置100の動作を説明する。第8a図〜第8f図
に中央制御装置10のデータ処理動作を示す。Next, the operation of the halftone data processing apparatus 100 will be explained based on the block configuration shown in FIG. Figures 8a to 8f show data processing operations of the central controller 10.
まず第8a図を参照する。階調データ処理に進むと中央
制御装置10は、横方向(主走査方向)入力データアド
レスカウンタS I−1、同方向出力データアドレスカ
ウンタPH,縦方向(副走査方向)入力データアドレス
カウンタS■および同方向出力データアドレスカウンタ
PVにそれぞれ1をセットし、データを読込む。Referring first to FIG. 8a. Proceeding to the gradation data processing, the central control unit 10 stores a horizontal direction (main scanning direction) input data address counter S I-1, a same direction output data address counter PH, and a vertical direction (sub scanning direction) input data address counter S and same-direction output data address counter PV are set to 1, respectively, and the data is read.
読込データが終了(頁終了)を示すものであると、メイ
ンルーチンに復帰する。読込データがLF(ラインフィ
ード)を示すものであると、入力データアドレスカウン
タSvを4 (所定領域骨)カウントアツプし、出力デ
ータアドレスカウンタP■を8 (所定領域骨)カウン
トアツプする。第1図に示すように、入力データは、4
×4個(16個の小領域)で所定領域骨とされるので、
入力データのラインフィードは所定領域骨、つまり4小
領域分となる。また第2a図〜第2c図に示すように、
出力データは、8×8ドツト(64ドツ1〜)で所定領
域骨とされるので、出力データのラインフィードは所定
領域骨、つまり8ドツト分となる。If the read data indicates the end (end of page), the process returns to the main routine. If the read data indicates LF (line feed), the input data address counter Sv is counted up by 4 (predetermined area bones), and the output data address counter P is counted up by 8 (predetermined area bones). As shown in Figure 1, the input data is 4
×4 pieces (16 small areas) are considered as the prescribed bone area, so
The input data line feed corresponds to a predetermined bone area, that is, four small areas. Also, as shown in Figures 2a to 2c,
Since the output data is 8.times.8 dots (64 dots 1 to 1) as the predetermined region bone, the line feed of the output data is the predetermined region bone, that is, 8 dots.
読込データがCR(キャリッジリターン:主走査方向の
先頭復帰)を示すものであると、入力アドレスカウンタ
S Hおよび出力アドレスカウンタPR共に、1にリセ
ッ1へする。If the read data indicates CR (carriage return: return to the beginning in the main scanning direction), both the input address counter SH and the output address counter PR are reset to 1.
さて、読込データが濃度データであり、これを所定領域
骨[X (0)〜X (15) )取込むと、この所定
領域の濃度aを演算する。Now, the read data is density data, and when this is taken in for a predetermined area bone [X (0) to X (15)), the density a of this predetermined area is calculated.
a=ΣX(n)
である。なお、X(O)〜X (15)はそれぞれ0〜
16の階調を示し、全黒の最高濃度のときには、a =
16X16=256、全白の最低濃度のときには、a=
16XO=Oとなる。a=ΣX(n). Note that X(O) to X (15) are respectively 0 to
It shows 16 gradations, and at the highest density of all black, a =
16X16=256, at the lowest density of all white, a=
16XO=O.
次にaを参照し、それがO(余白)のときには全白書込
み(第8b図)に進む。aが16X]6以上(全黒)の
ときには全黒書込み(第8c図)に進む。Next, refer to a, and if it is O (margin), proceed to full white writing (FIG. 8b). When a is 16X]6 or more (all black), proceed to all black writing (FIG. 8c).
全白でも全黒でもないときには、aを暗部識別値V r
1と比較し、aがこれ以上であると所定領域の全体濃
度が暗であるとして暗領域書込み(第8d図)に進み、
aを明部識別値Vr2と比較してaがこれ以下であると
所定領域の全体濃度が明であるとして明領域書込み(第
8e図)に進みaがV r 1未満、Vrlを越えると
きには、所定領域の全体濃度が中間であるとして中間領
域書込みに進む。When it is neither completely white nor completely black, a is the dark area discrimination value V r
1, if a is greater than this, it is assumed that the entire density of the predetermined area is dark, and the process proceeds to dark area writing (Fig. 8d).
Compare a with the bright area discrimination value Vr2, and if a is less than this value, the entire density of the predetermined area is determined to be bright, and bright area writing (Fig. 8e) is performed. When a is less than Vr1 and exceeds Vrl, It is assumed that the entire density of the predetermined area is intermediate, and the process proceeds to intermediate area writing.
これらの店込みを終了すると、つまり濃度データX(0
)〜X(15)分の画像情報(8×8ドッ1−)を得て
それをベージメモリ20に書込むと、またデータ読込み
に戻り、上述の経過をたどる。When these stores are completed, that is, the concentration data
) to X(15) worth of image information (8×8 dots 1-) is obtained and written into the page memory 20, the process returns to data reading and the process described above is followed.
次に第8b図を参照して全白書込みを説明する。Next, all white writing will be explained with reference to FIG. 8b.
全白書込みに進むと、中央制御装置10は、8X8ドツ
ト構成のパターンメモリ (RAM) 121の全ピッ
1〜を「0」として、このパターンメモリ121のデー
タをページメモリ2Oの、出力アドレスカウンタP4(
、PVの値で指定される領域に書込み、人、出力アドレ
スカウンタSH,PHの内容をそれぞれ4および8イン
クレメントして、第8a図のデータ読込みに戻る。これ
により、ページメモリ20の8×8ドツ1〜領域に全白
rOJを書込んだことになる。When proceeding to all-white writing, the central control unit 10 sets all the pins 1 to 1 of the pattern memory (RAM) 121 having an 8x8 dot configuration to "0", and transfers the data of this pattern memory 121 to the output address counter P4 of the page memory 2O. (
, PV is written in the area specified by the value of PV, the contents of the output address counters SH and PH are incremented by 4 and 8, respectively, and the process returns to data reading in FIG. 8a. As a result, all white rOJ is written in the 8×8 dot 1 to area of the page memory 20.
次に第8c図を参照して全黒書込みを説明する。Next, all black writing will be explained with reference to FIG. 8c.
全黒書込みに進むと、中央制御装置10は、パターンメ
モリ121の全ビットを[1」として、このパターンメ
モリ121のデータをページメモリ20の、出力アドレ
スカウンタPH,PVの値で指定される領域に書込み、
人、出力アドレスカウンタS H、P I(の内容をそ
れぞれ4および8インクレメントして、第8a図のデー
タ読込みに戻る。When proceeding to all-black writing, the central control unit 10 sets all bits of the pattern memory 121 to [1] and transfers the data of this pattern memory 121 to the area of the page memory 20 specified by the values of the output address counters PH and PV. write to,
Then, the contents of the output address counters SH and PI are incremented by 4 and 8, respectively, and the process returns to the data reading of FIG. 8a.
これにより、ページメモリ20の8×8ドツト領域に全
黒「1」を書込んだことになる。As a result, all black "1" is written in the 8.times.8 dot area of the page memory 20.
次に第8d図を参照して暗部書込みを説明する。Next, dark area writing will be explained with reference to FIG. 8d.
暗部書込みに進むと中央制御装置10は、まず、77X
ハターン3(30G)のデータ読出しアドレスおよびパ
ターンメモリ121の書込みアドレスを定めるカウンタ
H(縦方向)およびL(横方向)にそれぞれ1をセット
する。その後は、まず原パターン30C(第7c図)の
比較値データ5DHL(HはカウンタHの内容、Lはカ
ウンタLの内容)を読み出して、このデータが対応付け
られるブロックA−Pの濃度データ(AブロックでX
(0) 、 BブロックでX (1) 、 Cブロック
でX(4)・・・・第2c図参照)と5D8Lとを比較
し、濃度データがS D HL以」二であると、パター
ンメモリ121の、カウンタH,Lの内容で定まるビッ
トに「1」:黒をメモリし、濃度データが5DHL未満
であるとrOJをメモリする。そして、1個の比較デー
タ5DHLについてこれを終えるとカウンタLを1イン
クレメントし、次の比較データS D I−1Lを読み
出して同様なピッ1へデータ書込みを行なう。When proceeding to dark area writing, the central controller 10 first writes the 77X
Counters H (vertical direction) and L (horizontal direction) that define the data read address of pattern 3 (30G) and the write address of pattern memory 121 are each set to 1. After that, first, the comparison value data 5DHL (H is the content of counter H, L is the content of counter L) of the original pattern 30C (Fig. 7c) is read out, and the density data ( X in A block
(0), X (1) in B block, X (4) in C block...see Figure 2c) and 5D8L, and if the density data is greater than or equal to S D HL, the pattern memory 121, which is determined by the contents of the counters H and L, is memorized as "1": black, and when the density data is less than 5DHL, rOJ is memorized. When this is completed for one piece of comparison data 5DHL, the counter L is incremented by 1, and the next comparison data SDI-1L is read out and data is written to the same pin 1.
これを8回行なうとカウンタHを1インクレメン1−シ
て同様な処理を実行する。原ノ(ターン30Gの8×8
個のデータ(第7C図)についてこれを行なうと、パタ
ーンメモリ121に8×8ドツト分布の画像情報が書込
まれていることになる。このパターンメモリ121のデ
ータをページメモリ20の、出力アドレスカウンタPH
,PVの値で指定される領域に書込み、入、出力アドレ
スカウンタSl(、PHの内容をそれぞれ4および8イ
ンクレメントして、第8a図のデータ読込みに戻る。When this is done eight times, the counter H is incremented by one and the same process is executed. Harano (turn 30G 8×8
If this is done for each piece of data (FIG. 7C), image information of an 8×8 dot distribution will be written in the pattern memory 121. The data of this pattern memory 121 is transferred to the output address counter PH of the page memory 20.
, PV, and increments the contents of the input and output address counters SL (, PH by 4 and 8, respectively), and returns to the data reading in FIG. 8a.
これにより、ページメモリ20の8×8ドツト領域に、
2×2マI〜リクス16個分の画像情報が書込まれたこ
とになる。解像度はこの2×2マトリクスで定よる高い
ものとなる。As a result, in the 8×8 dot area of the page memory 20,
This means that image information for 16 2×2 matrixes has been written. The resolution is determined by this 2×2 matrix.
次に第8e図を参照して明部書込みを説明する。Next, bright area writing will be explained with reference to FIG. 8e.
明部書込みに進むと中央制御装置10は、まず、原パタ
ーン1 (3OA)のデータ読出しアドレスおよびパタ
ーンメモリ121の書込みアドレスを定めるカウンタH
(縦方向)およびL(横方向)にそれぞれ1をセットす
る。その後は、まず原パターン30A(第7a図)の比
較値データ5DI−1L(HはカウンタHの内容、Lは
カウンタLの内容)を読み出して、
全体濃度a=ΣX (n )/4
と比較し、全体濃度aがSD、11以上であると、パタ
ーンメモリ121の、カウンタH,Lの内容で定まるピ
ッl−に「1」 :黒をメモリし、aがS D HL未
満であると「0」をメモリする。そして、1個の比較デ
ータS D HLについてこれを終えるとカウンタLを
1インクレメントし、次の比較データS D HLを読
み出して同様なビットデータ書込みを行なう。これを8
回行なうとカウンタHを1インクレメントして同様な処
理を実行する。When proceeding to the bright area writing, the central controller 10 first sets the counter H which determines the data read address of the original pattern 1 (3OA) and the write address of the pattern memory 121.
(vertical direction) and L (horizontal direction) are each set to 1. After that, first read out the comparison value data 5DI-1L (H is the content of counter H, L is the content of counter L) of the original pattern 30A (Fig. 7a), and compare it with the overall density a=ΣX (n)/4. However, if the overall density a is SD, 11 or more, "1" is stored in the pin determined by the contents of the counters H and L in the pattern memory 121, and "1: black" is stored when a is less than SD HL. 0" is stored in memory. When this is completed for one comparison data S D HL, the counter L is incremented by one, and the next comparison data S D HL is read out and similar bit data writing is performed. This is 8
When the process is repeated, the counter H is incremented by 1 and the same process is executed.
原パターン3OΔの8×8個のデータ(第7a図)につ
いてこれを行なうと、パターンメモリ121に8×8ド
ツト分布の画像情報が書込まれていることになる。この
パターンメモリ121のデー・りをページメモリ20の
、出力アドレスカウンタPH,PVの値で指定される領
域に書込み、入。If this is done for 8×8 data of the original pattern 3OΔ (FIG. 7a), image information of an 8×8 dot distribution will be written in the pattern memory 121. The data of this pattern memory 121 is written and input into the area of the page memory 20 specified by the values of the output address counters PH and PV.
出力アドレスカウンタSH,PHの内容をそれぞれ4お
よび8インクレメン1〜して、第8a図のデータ読込み
に戻る。これにより、ページメモリ20の8×8ドッ1
−領域に、8X8マ1−リクス1個分の画像情報が書込
まれたことになる。階調性はこの8×8マ1−リクスの
表現階調数65で定まる円滑なものとなる。The contents of the output address counters SH and PH are incremented by 4 and 8, respectively, and the process returns to data reading in FIG. 8a. As a result, the 8×8 dot 1 of the page memory 20
This means that image information for one 8×8 matrix has been written in the - area. The gradation is smooth and determined by the number of 65 gradations expressed in this 8×8 matrix.
次に第8f図を参照して中間部書込みを説明する。中間
部書込みに進むと中央制御装置10は、まず、原パター
ン2 (30B)のデータ読出しアドレスおよびパター
ンメモリ121の書込みアドレスを定めるカウンタH(
縦方向)およびL(横方向)にそれぞれ1をセットする
。その後は、まず原パターン30B(第7b図)の比較
値データSDHL (HはカウンタIIの内容、Lはカ
ウンタLの内容)を読み出して、このデータが対応付け
られるブロックA−Dの濃度データの和(Aブロン20
図参照)とS D HLとを比較し、濃度データのイ
和ΣX(n)が5DHL以上であると、パターンメカ
モリ12.の、カウンタH,Lの内容で定まるピッ1へ
に「1」 :黒をメモリし、濃度データがS D HL
未満であると「0」をメモリする。そして、1個の比較
データ5DHLについてこれを終えるとカウンタLを1
インクレメントし1次の比較データ5DHLを読み出し
て同様などツトデータ書込みを行なう。これを8回行な
うとカウンター1を1インクレメン1−シて同様な処理
を実行する。Next, intermediate section writing will be explained with reference to FIG. 8f. When proceeding to the intermediate part writing, the central control unit 10 first sets the counter H (which determines the data read address of the original pattern 2 (30B) and the write address of the pattern memory 121).
Set 1 to each of L (vertical direction) and L (horizontal direction). After that, first, the comparison value data SDHL (H is the content of counter II, L is the content of counter L) of the original pattern 30B (Fig. 7b) is read out, and the density data of blocks A-D to which this data is associated is read out. Japanese (A Bron 20
(see figure) and S D HL, and if the sum ΣX(n) of the density data is 5 DHL or more, the pattern memory 12. "1" to the pin 1 determined by the contents of the counters H and L: Black is memorized and the density data is S D HL
If it is less than 0, "0" is stored. When this is completed for one comparison data 5DHL, the counter L is set to 1.
It increments, reads out the primary comparison data 5DHL, and writes similar data. When this is done eight times, the counter 1 is incremented by one and the same process is executed.
原パターン30Bの8×8個のデータ(第7b図)につ
いてこれを行なうと、パターンメモリー21に8×8ド
ッ1−分布の画像情報が書込まれていることになる。こ
のパターンメモリー21のデータをページメモリ20の
、出力ア1くレスカウンタPH,PVの値で指定される
領域に書込み、人。If this is done for the 8.times.8 data of the original pattern 30B (FIG. 7b), image information of an 8.times.8 dot 1-distribution will be written in the pattern memory 21. The data in the pattern memory 21 is written to the area of the page memory 20 specified by the values of the output address counters PH and PV.
出力アドレスカウンタSH,PI−1の内容をそれぞれ
4および8インクレメントして、第8a図のデータ読込
みに戻る。これにより、ページメモリ20の8×8ドツ
ト領域に、4×4マ1−リンス4個分の画像情報が書込
まれたことになる。階調性はこの4X4マ1−リクスで
定まる17階調であり、解像度も4×4マトリクスで定
まる解像度であって、階調性、解像度共に、明部の階調
性、暗部の解像度の略中間となる。The contents of output address counters SH and PI-1 are incremented by 4 and 8, respectively, and the process returns to data reading in FIG. 8a. As a result, image information for four 4x4 printers is written in the 8x8 dot area of the page memory 20. The gradation is 17 gradations determined by this 4×4 matrix, and the resolution is also determined by the 4×4 matrix. It will be in the middle.
以上の説明において参照した第6図の構成において、バ
ッファメモリ121〜123は、実際にはコンピュータ
の内部RAM又は外部RAMが相当し、ページメモリ2
0は外部RAMであり、原パターン1〜3を一時メモリ
したメモリ30A〜30Cはコンピュータの内部RAM
又は外部RAMである。この例では、第7a図〜第7c
図に示す原マ1〜リクスパターン比較データは、コンピ
ュータの内部ROM又は外部R,OMに格納されている
。その外のグー1〜G1〜G3+加算器ADD。In the configuration of FIG. 6 referred to in the above explanation, the buffer memories 121 to 123 actually correspond to the internal RAM or external RAM of the computer, and the page memory 2
0 is an external RAM, and memories 30A to 30C in which original patterns 1 to 3 are temporarily stored are internal RAMs of the computer.
Or external RAM. In this example, Figures 7a to 7c
The original data 1 to the risk pattern comparison data shown in the figure are stored in the internal ROM or external R, OM of the computer. Other goo 1 to G1 to G3 + adder ADD.
比較器CMPIなどは、コンピュータの内部で行なわれ
る機能に対応する。Comparators CMPI, etc. correspond to functions performed inside the computer.
なお、上記説明では、閾値データを有する原パターン1
〜3(第7a図〜第7c図)を用いてマトリクスパター
ンを形成する態様を示したが、画像情報ピノI−が分布
したマトリクスパターンをROM又はRAMに予めメモ
リしておいて、濃度データ(SDI−1Lと比較したデ
ータ)を用いて1つのマトリクスパターンを選択するよ
うにしてもよい。この場合には、マトリクスパターン保
持用のメモリ量が多くなる。Note that in the above description, original pattern 1 having threshold data
3 (Figures 7a to 7c) to form a matrix pattern, the matrix pattern in which the image information Pino I- is distributed is stored in advance in ROM or RAM, and the density data ( One matrix pattern may be selected using data compared with SDI-1L. In this case, the amount of memory for holding the matrix pattern increases.
第9図に、第6図に示すデータ処理装置100の実際の
構成の概略を示す。処理プログラムはCPUボード10
上のROMに格納されており、71〜リクスパタ一ン作
成で参照するデータテーブル(第7a図〜第7c図)は
パターンボード30のROMに格納されている。ホスト
200からのコマンド並びに濃度データはインターフェ
イスボード40の入力インターフェイス41から入力さ
れ、CPUl0が判別、処理した結果の中間調ビットイ
メージ展開が終了すると、ページメモリ20にビットイ
メージが展開されている。ページメモリ20上のビット
イメージデータは、インターフェイスボード40上のD
MAコン1−ローラ43の作動により、出力インターフ
ェイス42を介してプロッタ300へ出力され、プリン
1〜用紙にビッ1−イメージが記録される。FIG. 9 shows an outline of the actual configuration of the data processing apparatus 100 shown in FIG. 6. The processing program is CPU board 10
The data tables 71 to 71 to reference in creating the pattern (FIGS. 7a to 7c) are stored in the ROM of the pattern board 30. Commands and density data from the host 200 are input from the input interface 41 of the interface board 40, and when the CPU 10 completes the halftone bit image development as a result of determination and processing, the bit image is developed in the page memory 20. The bit image data on the page memory 20 is transferred to the D on the interface board 40.
By the operation of the MA controller 1 roller 43, the bit 1 image is outputted to the plotter 300 via the output interface 42, and the bit 1 image is recorded on the printer 1 to paper.
第1図は画像を読み取って得た濃度データの画像対応の
分布を示す平面図である。
第2a図〜第2C図は、本発明の一実施態様での再現画
像情報対応のマ1−リクスノ(ターン区分を示し、第2
a図は第1図に示す濃度データX(0)〜X(15)全
体が明濃度であるときの、画像再現ドラ1−分布(マ1
−リクスパターン)を示す平面図、第2b図は全体が中
間濃度であるときの、マドIJクスパターンを示す平面
図、第2C図番±全(本カス暗濃度であるときの、マ1
−リクスノ(ターンを示す平面図である。
第3a図〜第3C図は、本発明の他の1つの実施態様で
の再現画像情報対応のマトリクスノ(ターン区分を示し
、第3a図は第1図し;示す濃度データX(0)〜X
(15)全体が明濃度であるときの、画像再現用比較値
(マトリクスパターン形成用比!咬データ)を示す平面
図、第2b図は全体力1中till濃度であるときの、
比較データを示す平面図、第20図は全体が暗濃度であ
るときの、比較データを示す平面図である。
第4a図〜第4c図は、本発明の他の1つの実施態様で
の再現画像情報対応のマトリクスパターン区分を示し、
第4a図は第1図に示す濃度データX(0)〜X (1
5)全体が明濃度であるときの、画像再現用比較値(マ
トリクスパターン形成用比較データ)を示す平面図、第
4b図は全体が中間濃度であるときの、比較データを示
す平面図、第2c図は全体が暗濃度であるときの、比較
データを示す平面図である。
第5a図第5C図は、本発明の他の1つの実施態様での
再現画像情報対応のマトリクスパターン区分を示し、第
5a図は第1図に示す濃度データX(0)〜X (15
)全体が明濃度であるときの、画像再現用比較値(マ1
−リクスパターン形成用比較データ)を示す平面図、第
5b図は全体が中間濃度であるときの、比較データを示
す平面図、第5c図は全体が暗濃度であるときの、マI
・リクスパターン区分を示す平面図である。
第6図は本発明を一態様で実施する装置構成を概念的に
示すブロック図、第7a図、第7b図および第7C図は
、原パターンメモリ3OA、30B、および30Cにメ
モリした比較データの分布を示す平面図である。第8a
図、第8b図、第8c図、第8d図、第8e図、および
第8f図番土中央制御装置10の階調データ処理動作を
示すフローチャートである。第9図は実際の装置構成の
概略を示すブロック図である。FIG. 1 is a plan view showing the image-corresponding distribution of density data obtained by reading an image. FIGS. 2a to 2C show a matrix (turn section) corresponding to reproduced image information in one embodiment of the present invention;
Figure a shows the image reproduction driver 1 distribution (ma 1
Fig. 2B is a plan view showing the Mad IJ pattern when the entire density is medium, and Fig. 2C is a plan view showing the Mad IJ pattern when the entire density is medium.
FIGS. 3a to 3C are plan views showing matrix nos. (turns) corresponding to reproduced image information in another embodiment of the present invention; FIG. Diagram: Indicated concentration data X(0) to X
(15) A plan view showing the comparison value for image reproduction (ratio for matrix pattern formation! bite data) when the whole is in bright density, and Figure 2b is when the whole force is at till density in 1,
FIG. 20 is a plan view showing comparative data when the whole is dark density. 4a to 4c show matrix pattern divisions corresponding to reproduced image information in another embodiment of the present invention,
FIG. 4a shows the concentration data X(0) to X(1
5) A plan view showing comparative values for image reproduction (comparative data for matrix pattern formation) when the whole has a bright density, and Figure 4b shows a plan view showing comparative data when the whole has an intermediate density. Figure 2c is a plan view showing comparative data when the entire area is dark density. 5a and 5C show matrix pattern divisions corresponding to reproduced image information in another embodiment of the present invention, and FIG. 5a shows density data X(0) to X (15
) Comparison value for image reproduction when the entire image is bright density (ma1
Fig. 5b is a plan view showing comparison data when the entire density is medium, and Fig. 5c is a plan view showing the comparison data when the entire density is dark.
- It is a plan view showing risk pattern divisions. FIG. 6 is a block diagram conceptually showing the configuration of an apparatus for carrying out one aspect of the present invention, and FIGS. 7a, 7b, and 7C show comparison data stored in original pattern memories 3OA, 30B, and 30C. FIG. 3 is a plan view showing the distribution. Chapter 8a
8B, FIG. 8C, FIG. 8D, FIG. 8E, and FIG. 8F are flowcharts showing the gradation data processing operation of the central controller 10. FIG. 9 is a block diagram showing an outline of the actual device configuration.
Claims (8)
数個の濃度データに応じて、これらの濃度データが割り
当てられる領域全体の画像濃度を、少なくとも3区分以
上の濃度領域に識別し;少なくとも2種以上のサイズよ
り、識別した濃度領域に予め定められているサイズのマ
トリクスパターングループを特定し; 前記所定複数個の濃度データのうちこのサイズに対応す
る数の濃度データで、該特定したマトリクスパターング
ループの1つのマトリクスパターンを特定し; この特定した1つのマトリクスパターンの情報を、前記
サイズに対応する数の濃度データに対応付ける画像情報
として得る; 中間調画像処理方法。(1) In accordance with a predetermined plurality of density data, each of which indicates the density of a predetermined small area of the image, the image density of the entire area to which these density data are assigned is identified into at least three or more density areas; specifying a matrix pattern group of a predetermined size in the identified density region from two or more sizes; A halftone image processing method: specifying one matrix pattern of a pattern group; obtaining information on the specified one matrix pattern as image information associated with a number of density data corresponding to the size;
3種以上である、前記特許請求の範囲第(1)項記載の
中間調画像処理方法。(2) The halftone image processing method according to claim (1), wherein there are three or more sizes, one of which corresponds to each density area.
度に割り当てるものに従って段階的に大から小である、
前記特許請求の範囲第(2)項記載の中間調画像処理方
法。(3) The size is graded from large to small according to those allocated to low concentration areas to those allocated to high concentration areas,
A halftone image processing method according to claim (2).
および低濃度に割り当てるものに従って段階的に大から
小である、前記特許請求の範囲第(1)項又は第(2)
項記載の中間調画像処理方法。(4) The size according to claim 1 or 2, wherein the size is gradually large to small according to the size assigned to the intermediate concentration to the high concentration and the low concentration.
The halftone image processing method described in .
高および最低の少なくとも1方で、所定複数個の濃度デ
ータに割り当てられる領域の画像情報を。 それぞれ全体熱および全体臼の少なくとも1方の、2値
画像情報として得る、前記特許請求の範囲第(1)項、
第(2)項又は第(3)項記載の中間調画像処理方法。(5) Image information of an area assigned to the predetermined plurality of density data, where the density determined by the predetermined plurality of density data is at least one of the highest and the lowest. Claim (1), obtained as binary image information of at least one of the whole heat and the whole mill, respectively;
The halftone image processing method according to item (2) or item (3).
域全体の画像濃度が最高および最低の少なくとも1方で
は、濃度データを2値化した画像情報を得る、前記特許
請求の範囲第(1)項、第(2)項又は第(3)項記載
の中間調画像処理方法。(6) Claim (1) wherein at least one of the highest and lowest image densities of the entire area to which the predetermined plurality of density data are allocated obtains image information obtained by binarizing the density data. , the halftone image processing method according to item (2) or item (3).
濃度データが割り当てられる領域の、画像再現ドツト濃
度とドツト面積の少なくとも1方を定める、前記特許請
求の範囲第(1)項、第(2)項又は第(3)項記載の
中間調画像処理方法。(7) According to the predetermined plurality of density data, at least one of the image reproduction dot density and the dot area of the area to which these density data are allocated is determined. The halftone image processing method according to item (2) or item (3).
らの濃度データが割り当てられる領域の、画像再現ドツ
ト濃度とドツト面積の少なくとも1方を定める、前記特
許請求の範囲第(1)項、第(2)項又は第(3)項記
載の中間調画像処理方法。(8) According to the number of density data corresponding to the size, at least one of the image reproduction dot density and the dot area of the area to which these density data are allocated is determined, The halftone image processing method according to item (2) or item (3).
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58239364A JPS60130263A (en) | 1983-12-19 | 1983-12-19 | Intermediate tone picture processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58239364A JPS60130263A (en) | 1983-12-19 | 1983-12-19 | Intermediate tone picture processing method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS60130263A true JPS60130263A (en) | 1985-07-11 |
Family
ID=17043659
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58239364A Pending JPS60130263A (en) | 1983-12-19 | 1983-12-19 | Intermediate tone picture processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS60130263A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS641545A (en) * | 1987-06-25 | 1989-01-05 | Canon Inc | Gradation recording method |
JPS6447546A (en) * | 1987-08-18 | 1989-02-22 | Toshiba Corp | Reproducing system of halftone |
-
1983
- 1983-12-19 JP JP58239364A patent/JPS60130263A/en active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS641545A (en) * | 1987-06-25 | 1989-01-05 | Canon Inc | Gradation recording method |
JPS6447546A (en) * | 1987-08-18 | 1989-02-22 | Toshiba Corp | Reproducing system of halftone |
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