[发明专利]图像处理装置以及阈值矩阵的整形方法有效
申请号: | 201310044858.3 | 申请日: | 2013-02-05 |
公开(公告)号: | CN103248792A | 公开(公告)日: | 2013-08-14 |
发明(设计)人: | 吉泽将则 | 申请(专利权)人: | 柯尼卡美能达商用科技株式会社 |
主分类号: | H04N1/405 | 分类号: | H04N1/405;H04N1/52 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 金光华 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 装置 以及 阈值 矩阵 整形 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理装置以及阈值矩阵的整形方法。
背景技术
在筛选(screen)处理中,使用以像素为单位确定了阈值的阈值矩阵,决定是否对图像数据的各像素印出点以及决定所印出的点的大小。关于阈值矩阵,定义通过点的集合而形成的网点,并利用网点的大小、密度来表现灰度。
以往,作为FM筛选用的阈值矩阵的制作方法,已知Simulated Annealing(模拟退火)法、Void and Cluster法、BIPPCCA法(例如,参照专利文献1、非专利文献1)。
不论哪个方法,都基于利用随机数随机地配置了点的初始图案,来决定各像素的阈值。
专利文献1:美国专利第6798537号说明书
非专利文献1:ダニエル·エル·ロウ(Daniel L.Lau)等著“モダンデジタルハ一フト一ニング(Modern Digital HALFTONING)”,第2版,シ一ア一ルシ一·プレス(CRCPress)出版(美国)
发明内容
关于通过阈值矩阵而形成的网点,形状越接近圆,筛选处理之后的图像的粒状性越得到改善。
但是,关于通过以往的方法而制作出的阈值矩阵,网点的形状不稳定,如图9所示,具有凹凸的变形的形状较多。另外,有时还产生孤立点,利用这样的阈值矩阵进行了筛选处理的图像是质感为粒状性且粗糙的图像。考虑这样的一个原因在于,以利用随机数而形成的初始图案为出发点而制作了阈值矩阵。
本发明的课题在于,提供一种提高筛选处理之后的画质的阈值矩阵。
根据技术方案1记载的发明,提供一种图像处理装置,包括:
概率变换部,输入初始图案,将该初始图案变换为表示点被印出的概率的概率分布空间;
处理部,利用概率分布空间,对表示点的印出被决定了的像素的密度的密度分布空间进行加权,在进行了加权的密度分布空间中,决定印出点的像素及其印出顺序,直至针对初始图案的所有像素的点的印出顺序被决定为止,根据所述点的印出被决定了的像素的位置来更新所述概率分布空间,使用更新了的概率分布空间来重复进行所述点的印出和印出顺序的决定;以及
阈值变换部,将所决定的各像素的点的印出顺序变换为阈值,得到阈值矩阵,其中,
所述概率变换部使用以形成网点的方式预先制作出的阈值矩阵作为所述初始图案。
根据技术方案2记载的发明,在技术方案1记载的图像处理装置中,以形成所述网点的方式预先制作出的阈值矩阵是通过Simulated-Annealing法、Void and Cluster法或者BIPPCCA法而预先制作出的阈值矩阵。
根据技术方案3记载的发明,在技术方案1记载的图像处理装置中,具备校正部,该校正部对预先制作出的所述阈值矩阵进行校正处理,对于该阈值矩阵的各像素中的具有与周边像素的阈值之差大且容易印出点的阈值的像素,减小其差,所述概率变换部将进行了校正处理的所述阈值矩阵作为初始图案而变换为概率分布空间。
根据技术方案4记载的发明,在技术方案1记载的图像处理装置中,将由所述阈值变换部得到的阈值矩阵作为初始图案而输入到所述概率变换部,得到新的阈值矩阵。
根据技术方案5记载的发明,在技术方案1~4中的任意一项记载的图像处理装置中,具备筛选处理部,该筛选处理部使用由所述阈值变换部得到的阈值矩阵,对图像数据进行筛选处理。
根据技术方案6记载的发明,提供一种阈值矩阵的整形方法,具有:
概率变换步骤,输入初始图案,将该初始图案变换为表示点被印出的概率的概率分布空间;
处理步骤,利用概率分布空间,对表示点的印出被决定了的像素的密度的密度分布空间进行加权,在进行了加权的密度分布空间中,决定印出点的像素及其印出顺序,直至针对初始图案的所有像素的点的印出顺序被决定为止,根据所述点的印出被决定了的像素的位置来更新所述概率分布空间,使用更新了的概率分布空间来重复进行所述点的印出和印出顺序的决定;以及
阈值变换步骤,将所决定的各像素的点的印出顺序变换为阈值,得到阈值矩阵,其中,
在所述概率变换步骤中,使用以形成网点的方式预先制作出的阈值矩阵作为所述初始图案。
根据技术方案7记载的发明,在技术方案6记载的阈值矩阵的整形方法中,以形成所述网点的方式预先制作出的阈值矩阵是通过Simulated-Annealing法、Void and Cluster法或者BIPPCCA法而预先制作出的阈值矩阵。
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