CN1239262A

CN1239262A - 图像处理方法和装置

Info

Publication number: CN1239262A
Application number: CN99102455A
Authority: CN
Inventors: 岸本正树
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1998-02-24
Filing date: 1999-02-24
Publication date: 1999-12-22
Also published as: JP3959698B2; US6510252B1; JPH11239275A; KR19990072863A

Abstract

提供图像处理方法和图像处理装置在通过误差扩散处理减小图像数据的浓淡等级值数的同时以通过简单的处理保持图像质量。在图像处理装置中，在减法器处从输入图像数据x(i，j)中减去从滤波器输出的数据。在量化器处量化从减法器输出的数据。将从量化器输出的数据作为输出图像数据y(i，j)输出。此外，在第二减法器处，从由量化器输出的数据中减去由减法器输出的数据以产生量化误差e(i，j)。在滤波器部分中，对量化误差e(i，j)执行滤波处理。将从滤波器部分输出的数据输入到第一减法器。根据输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值，加权系数选择部分选择滤波器系数并在滤波器部分中建立它，其中所述滤波器系数与在滤波器部分处用于误差扩展的加权系数相对应。

Description

图像处理方法和装置

本发明涉及用于通过执行误差扩散(error diffusion)处理，减小图像数据的浓淡等级(gradation level)数的图像处理方法和装置。

例如，当通过具有较少浓淡等级的图像输出装置(诸如，打印机)输出具有通过计算机或图像输入装置获得的多浓淡等级的图像时，需要减小图像数据的浓淡等级数。一般，用伪半色调表示法来尽可能保持原始图像的高图像质量，同时减小浓淡等级数。在几种伪半色调表示法中，例如，能够产生高质量图像的误差扩散方法已被广泛地用于具有两个输出浓淡等级的打印机。应注意，误差扩散方法是将由每个目标像素引起的量化误差扩散到在每个目标像素附近的未量化像素的输入图像数据的方法。

参照由Hitoshi Takaie和Mitsuo Yae所著的‘用C语言的数字图像数据的浓淡等级变换技术’(in Interface，August 1993，PP.158-171)，详细描述误差扩散方法的一般原理。

误差扩散方法是考虑到人视觉的特征，通过把量化误差调整成不易于察觉的高频，表示伪半色调的方法。图1是执行典型误差扩散处理的图像处理装置的方框图。图像处理装置包括：减法器111，用于从输入图像数据x(i，j)中减去下述的滤波器114的输出数据；量化器(如Q所示)112，用于量化减法器111的输出数据并将结果作为输出图像数据y(i，j)输出；减法器113，用于从输出图像数据y(i，j)中减去减法器111的输出数据；和滤波器114，用于对减法器113的输出数据执行特定滤波器处理并将结果输出到减法器111。在附图中，用e(i，j)表示由在量化器112处的量化引起的量化误差。因此，减法器113的输出数据等于量化误差e(i，j)。分别用‘i’和‘j’表示相互直交的两个方向的坐标。这两个方向分别被称为i方向和j方向。

滤波器114是一种线性滤波器。将它的传递函数确定为G(z₁，z₂)。z₁和z₂分别是相对于i和j方向的z变换变量。将如图1所示的图像处理装置的整体结构称为两维总和－增量(∑－Δ)调制电路。因此，在图像处理装置中输入和输出的相互关系如下列表达式(1)所示。

Y(z₁，z₂)＝X(z₁，z₂)＋H(z₁，z₂)E(z₁，z₂) …(1)

在表达式(1)中，Y(z₁，z₂)、X(z₁，z₂)和E(z₁，z₂)分别是y(i，j)、x(i，j)和e(i，j)通过z变换所得的值。由下列表达式(2)给出用于调制量化误差E(z₁，z₂)的滤波器的传递函数H(z₁，z₂)。

H(z₁，z₂)＝1－G(z₁，z₂) …(2)

传递函数H(z₁，z₂)表示两维有限脉冲响应(FIR)的高通滤波器。高通滤波器是用于调制量化误差的滤波器，它确定调制到更高频率的量化误差E(z₁，z₂)的调制特性。在下列说明中，由传递函数H(z₁，z₂)和G(z₁，z₂)表示的滤波器分别被示为滤波器H(z₁，z₂)和滤波器G(z₁，z₂)。

由下列表达式(3)给出G(z₁，z₂)。

G(z₁，z₂)＝∑∑g(n1，n2)z₁ ^-n1z₂ ^-n2 …(3)

在表达式(3)中的第一个∑表示当n1是从-N₁到M₁时的总和。在表达式(3)中的第二个∑表示当n2是从-N₂到M₂时的总和。每个N₁，M₁，N₂和M₂都是规定的正整数。项g(n1，n2)表示滤波器系数，而n1＝0和n2＝0表示目标像素。

例如，由下列表达式(4)给出典型滤波器的系数G(z₁，z₂)(即，g(i，j))。在表达式中的^*表示当g(0，0)时的目标像素。

图2示出运用由表达式(4)给出的滤波器G(z₁，z₂)来调制误差的滤波器H(z₁，z₂)的频率特性。图2表明就频率而言，绝对值越大，频率越高。运用由表达式(4)给定的滤波器G(z₁，z₂)的滤波器G(z₁，z₂)和滤波器H(z₁，z₂)被称为Jarvis、Judice和Ninke滤波器(下文中称之为Jarvis滤波器)。

然而，如上所述执行传统误差扩散方法具有这样的问题，即，在高亮度区(其中点很稀疏)和在阴影区(其中点很稠密)中，由于点分散的不足导致的被称为“虫(worm)”样的误差扩散方法特征图案，造成图像质量的恶化。

图3示出由于点分散的不足导致的带有“虫”图案的图像的一个例子。该图示出通过运用上述普通Jarvis滤波器对图像执行误差扩散处理获得的图案的高亮度部分，其中在该图像中，浓淡等级值沿着垂直方向逐渐不同(在下文中称为沿着垂直方向的照亮(1amp)图像)。在如图所示的图像中，显而易见的是点不均匀分散，导致点行(如虫蠕动状)“虫”图案，从而图像质量恶化。

现在通过将注意力集中在用于调制量化误差的滤波器的频率特性，考虑为何通过执行传统的误差扩散方法点分散变得很不足的原因。在图4中示出用等值线表示的如图2所示的Jarvis滤波器的频率特性。通过这种表示，滤波器的频率特性的三维形式(特征)很清楚。首先，根据图4，显而易见的是，滤波器的频率特性是三维不对称的，这是由于用于调制量化误差的滤波器的系数是三维不对称的(正如表达式(4)所示)。其次，三维畸变很大，特别是在如图4所示的频率特性的中间部分，即，相对于量化误差的低频带的特性部分。由于点分散的变差在平坦部分(诸如，在高亮度区或阴影区)中最明显，所以可以总结出如图4所示的频率特性的中间部分的三维畸变导致在输出图像数据的频率特性中的三维倾斜，从而引起“虫”图像的点分散恶化。

因此，可以总结出，当改进相对于用于调制量化误差的滤波器的低频带的特性，使之更加三维对称时，将解决点分散的问题。

然而，当改进相对于用于调制量化误差的滤波器的低频带的特性时，频率特性的周围部分的畸变(即，相对于高频率带的特征部分)增加，而且在半色调区域中发生“虫”图案。因此，利用用于调制量化误差的滤波器，很难实现在每个频带中三维对称的特性。

本发明的目的在于提供图像处理方法和装置，它在通过执行误差扩散处理减小图像数据的浓淡等级值的数量的同时保持图像质量。

一种图像处理方法包括以下步骤：对每个像素的输入图像数据进行量化，从而把输入图像数据转换成呈现至少两个量化级中任一个的输出图像数据；依据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值来选择扩散误差的加权系数；以及把通过量化步骤中对每个目标像素的量化所产生的、与选择加权系数的步骤中选中的加权系数相乘的量化误差扩散到靠近每个目标像素的未量化像素的输入图像数据。

一种图像处理装置，包括：对形成整幅图像的每个像素的输入图像数据进行量化从而把输入图像数据转换成具有至少两个量化级中任一个的输出图像数据的装置；依据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值来选择扩散误差的加权系数的装置；以及把通过量化装置中对每个目标像素的量化所产生的、与通过选择加权系数的装置中选中的加权系数相乘的量化误差扩散到靠近每个目标像素的未量化像素的输入图像数据中的扩散装置。

根据本发明的图像处理方法，在量化步骤中量化每个像素的输入图像数据，而且将它转换成呈现至少两个量化等级中任一个的输出图像数据。根据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值，在选择加权系数的步骤中选择用于扩散误差的加权系数。而且将通过在量化每个目标像素的步骤中进行量化引起的，并以通过在选择加权系数步骤中进行选择所获得的加权系数相乘的量化误差扩散到在每个目标像素附近的未量化像素的输入图像数据。

根据本发明的图像处理装置，用量化装置量化每个目标像素的输入图像数据，并将它转换成呈现至少两个量化等级中任一个的输出图像数据。根据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值，用选择加权系数的装置选择用于扩散误差的加权系数。而且将通过用量化每个目标像素的装置量化引起的、并用选择加权系数的装置选择的加权系数相乘的量化误差扩散到在目标像素附近的未量化像素的输入图像数据。

从下面的说明中，将全面显示本发明的其它目的、特性和优点。

图1是示出为了实现典型误差扩散处理的图像处理装置的结构的方框图。

图2是示出在如图1所示的图像处理装置中用到的滤波器的频率特性的一个例子示图。

图3是示出通过在如图1所示的图像处理装置处进行的误差扩散处理获得的图像的示图。

图4示出用等值线表示的如图2所示的滤波器的频率特性。

图5是示出与本发明的第一实施例相关的图像处理装置的结构的方框图。

图6示出用等值线表示的在如图5所示的加权系数选择部分处选择的滤波器A的频率特性。

图7示出用等值线表示的从在如图5所示的加权系数选择部分中选出的滤波器B的频率特性。

图8A至图8C中每张图示出用等值线表示的通过根据滤波器A和滤波器B进行的线性内插获得的滤波器的频率特性。

图9A至图9C中每张图示出用等值线表示的通过根据滤波器A和滤波器B进行的线性内插获得的滤波器的频率特性。

图10A至图10C中每张图示出用等值线表示的通过根据滤波器A和滤波器B进行的线性内插获得的滤波器的频率特性。

图11示出通过在与本发明的第一实施例相关的在图像处理装置上进行的误差扩散处理获得的图像。

图12是示出与本发明的第二实施例相关的图像处理装置的结构的方框图。

图13是示出与本发明的第三实施例相关的图像处理装置的结构的方框图。

下面，参照附图，详细描述本发明的实施例。图5是用于执行本发明的第一实施例的图像处理方法的图像处理装置的方框图。图像处理装置10包括：减法器11，用于从输入图像数据x(i，j)中减去下述的滤波器14的输出数据；作为量化装置的量化器(由Q表示)12，它用于至少根据一个阈值量化对于每个像素的减法器11的输出数据并把该数据变换成具有至少两个量化等级中的任一个的输出图像数据y(i，j)；减法器13，用于从量化器12的输出数据中减去减法器11的输出数据并产生量化误差e(i，j)；滤波器部分14，用于对减法器13的输出数据执行指定的滤波处理并将结果输出到减法器11；和加权系数选择部分15，用于根据输入图像数据x(i，j)的浓淡等级，在滤波器部分14处选择与扩散误差的加权系数相对应的滤波器系数，并在滤波器部分14处设置所选滤波器系数。

滤波器部分14和减法器11与这样的装置相对应，而且根据由加权系数限定的特性将量化误差调制到高频带，其中所述装置用于扩散误差、将由在量化器12处量化每个目标像素所致的量化误差e(i，j)与在加权系数选择部分15处选择的加权系数(滤波器系数)相乘并将相乘结果扩散到在每个目的像素附近的未量化像素的输入图像数据。

滤波器部分14构成一种线性滤波器。将它的传递函数确定为G(z₁，z₂)。z₁和z₂分别是相对于i和j方向z变换的变量。由上述表达式(3)给定G(z₁，z₂)。例如，可由数字滤波器实现滤波器部分14。

可由图像输入装置1给定输入到图像处理装置10的输入图像数据x(i，j)。可将从图像处理装置10输出的输出图像数据y(i，j)输出到图像输出装置2。图像输入装置1可以是图像扫描器、数码相机、摄像机等中任一种。图像输出装置2可以是打印机、液晶显示器等中任一种。

除此之外，与该实施例中相关的图像处理装置10还可以是单个装置，或者例如通过将它本身变换成IC(集成电路)，放置在图像输出装置(诸如，打印机)中。

根据本实施例，将输入图像数据x(i，j)设定为从“0”至“255”，即256级。将在量化器12处的每个量化等级设为“0”或“255”，以便使最后输出图像数据y(i，j)为二进制。

加权系数选择部分15选择加权系数，从而每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级越接近于在量化器12处的最小或最大量化等级，调制量化误差的调制特性相对于低频带就越三维对称。

具体地说，当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的等级值属于第一范围(12＜x(i，j)，243)，包括在输入图像数据的浓淡等级值范围内的离最小值“0”和最大值“255”最远的值时，加权系数选择部分15选择包括多个元素的第一加权系数。当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)属于指定第二范围(x(i，j)≤5，x(i，j)≥250)，包括在输入图像数据的浓淡等级值范围内的最小值“0”或最大值“255”时，部分15选择包括多个元素的第二加权系数，其中包括不同于第一加权系数元素的元素。当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值属于在第一范围和第二范围之间的范围时，部分15根据第一加权系数和第二加权系数选择加权系数，它具有通过逐个元素的线性内插获得的元素。

下面，将通过选择第一加权系数在滤波器部分14中执行的滤波器称为用于半色调区域的滤波器A，而将通过选择第二加权系数在滤波器部分14中执行的滤波器称为用于高亮度区域的滤波器B。由表达式(5)给定滤波器A的滤波器系数g(i，j)的一个例子，而由表达式(6)给定滤波器B的滤波器系数g(i，j)的一个例子。

图6示出由等值线表示的运用由表达式(5)给定的滤波器A，调制量化误差的滤波器H(z₁，z₂)的频率特性。图7示出用等值线表示的运用由表达式(6)给定的滤波器B，调制量化误差的滤波器H(z₁，z₂)的频率特性。

根据图6，在用于半色调区域的滤波器A处，周围部分(即，相对于量化误差的高频带的特性部分)几乎是三维对称，这意味着设置滤波器，而不导致在半色调区域中结构的三维畸变。另一方面，根据图7，在用于高亮度区域的滤波器B处，中间部分(即，相对于量化误差的低频带的特性部分)几乎是三维对称(圆形)，这意味着设置滤波器，从而在高亮度区域和阴影区域中点很好地扩散，以阻止“虫”图案的发生。

当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值包括在第一范围和第二范围之间范围内(即，6≤x(i，j)≤12或243≤x(i，j)≤249)时，在第一部分14中执行的滤波器变成这样的滤波器，它具有通过根据滤波器A的滤波器系数和滤波器B的滤波器系数执行逐个元素的线性内插所获得的滤波器系数。

图8A、8B、8C、9A、9B、9C、10A、10B、10C中的每张图都以等值线表示运用每个滤波器调节量化误差的滤波器的频率特性，同时滤波器系数分阶段地从滤波器A的滤波器系数偏移到滤波器B的滤波器系数。

图8A示出与滤波器A相对应的频率特性。图8B示出与当输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“12”或“243”时选择的滤波器相对应的频率特性。当用“A”表示滤波器A的每个滤波器系数，而且用“B”表示滤波器B的每个滤波器系数时，与如图8B所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数都是(7A＋B)/8。图8C示出与当每个目标像素的输入图像数据x(j，j)的浓淡等级值是“11”或“244”时选择的滤波器相对应的频率特性。与如图8C所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(6A＋2B)/8。

图9A示出与当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“10”或“245”时选择的滤波器相对应的频率特性。与如图9A所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(5A＋3B)/8。图9B示出与当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“9”或“246”时选择的滤波器相对应的滤波器特征。与如图9B所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(4A＋4B)/8。图9C示出与当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“8”或“247”时选择的滤波器相对应的频率特性。与如图9C所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(3A＋5B)/8。

图10A示出与当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“7”或“248”时选择的滤波器相对应的频率特性。与如图10A所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(2A＋6B)/8。图10B示出与当每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值是“6”或“249”时选择的滤波器相对应的频率特性。与如图10B所示的频率特性相对应的滤波器的每个滤波器系数是(A＋7B)/8。图10C示出与滤波器B相对应的频率特性。

接着，描述与该实施例相关的图像处理装置10的操作过程。下面的描述还可用于与该实施例相关的图像处理方法。

根据与该实施例相关的图像处理装置10，减法器11从输入图像数据x(i，j)减去滤波器部分14的输出数据。由量化器12量化减法器11的输出数据，而且将量化器12的输出数据作为输出图像数据y(i，j)从图像处理装置10输出。而且由减法器13从量化器12的输出数据中减去减法器11的输出数据，产生量化误差e(i，j)。将量化误差e(i，j)(即，减法器13的输出数据)输入到滤波器部分14，其中根据在加权系数选择部分15处选择的滤波器系数(加权系数)进行滤波处理。把滤波器部分14的输出数据输入到减法器11。根据输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值，加权系数选择部分15选择与用于扩散误差的加权系数相对应的滤波器系数，而且在滤波器部分14中建立它。

通过操作，图像处理装置10通过根据一个阈值来量化输入图像数据把输入图像数据x(i，j)变换成呈现两个量化等级之一的输出图像数据y(i，j)，并进行误差扩散处理，其中将通过量化获得的量化误差e(i，j)与在加权系数选择部分15处选择的加权系数相乘，而且将相乘结构扩散到每个目标像素附近的未量化像素的输入图像数据x(i，j)。

根据与该实施例相关的图像处理方法和装置：当目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值包括在第一范围(12＜x(i，j)＜243)(即，半色调区域)中时，由滤波器部分14执行的滤波器是滤波器A，相对于高频带调制量化误差的特性几乎是三维对称；当目标像素的输入图像数据x(i，j)包括在第二范围(x(i，j)≤5，x(i，j)≥250)中(它是高亮度区或阴影区)时，由滤波器部分14执行的滤波器是滤波器B，相对于低频带调制量化误差的特征几乎是三维对称；当目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值包括在第一范围和第二范围之间的范围内(6≤x(i，j)≤12或243≤x(i，j)≤249)时，由滤波器部分14执行的滤波器是通过根据滤波器A的滤波器系数和滤波器B的滤波器系数执行逐个元素线性内插获得的滤波器系数的滤波器。通过这种方法，根据本实施例，在高亮度区和阴影区中，点均匀分散，即使在半色调区域中亦如此。因此，根据本实施例，在减小浓淡等级数的同时，通过执行误差扩散处理，阻止图像质量恶化，结果获得少许或无“虫”图案的高图像质量。

此外，根据本发明的实施例，在第一范围和第二范围之间的范围内，根据每个目标像素的输入图像数据x(i，j)的浓淡等级值，由滤波器部分14执行的滤波器在滤波器A和滤波器B之间分阶段地被切换。通过操作，由于滤波器的频率特性平稳变换，从而避免由滤波器的频率特性的不连续变换所导致的图像恶化，并导致具有均匀平稳浓淡等级质量的输出图像数据。

图11示出根据与本发明的实施例相关图像处理装置10，通过对在垂直方向的照亮图像执行误差扩散处理所获得的图像的高亮度部分。与图3相比较，根据图11，显而易见的是通过本发明的实施例，获得点均匀分散的带有少许或没有“虫”图案的输出图像。

通过将很简单的处理(加权系数选择处理)简单地加到典型的误差扩散处理中，执行本实施例的图像处理方法和装置。与典型的误差扩散处理相比，处理时间有少许或没有增加。

图12是用于执行本发明的第二实施例的图像处理方法的图像处理装置的方框图。第二实施例是运用最小化平均误差的方法而不是误差扩散方法的一个例子。与该实施例相关的图像处理装置60设有用于最小化平均误差方法的滤波器部分64，和加权系数选择部分65，它选择在滤波器部分64中建立的滤波器部分64的滤波器系数。将图像处理装置60与图5所示的第一实施例相关的图像处理装置10相比较，运用滤波器部分64代替滤波器部分14，而且运用加权系数选择部分65代替加权系数选择部分15。与该实施例相关的滤波器部分64保持根据在目标像素附近的多个量化像素所得的量化误差e(i，j)，并通过将各个量化误差e(i，j)与特定加权系数相乘并对结果求平均计算平均误差。然后，当输入目标像素的输入图像数据时，滤波器64输出平均误差，这种处理等同于将根据目标像素所得的量化误差扩散到在目标像素附近的未量化像素的输入图像数据。可由数字滤波器执行滤波器64。

本实施例的其余结构、操作过程和效果与第一实施例的相类似。

图13是本发明的第三实施例的图像处理装置的方框图。该实施例是运用计算机以软件的形式执行与图像处理装置10相类似的功能的例子。运用计算机的实施例的图像处理装置包括通过总线30相互连接的中央处理单元(CPU)31，只读存储器(ROM)32和随机存取存储器(RAM)33。图像处理装置还包括通过接口41至46与总线30相连的硬盘驱动器51、CD-ROM驱动器52、软盘驱动器53、键盘54、鼠标55和阴极射线管(CRT)56。图像处理装置还包括用于把图像输入装置57连到总线30的接口47和用于将图像输出装置58连到总线30的接口48。

图像输入装置57可以是图像扫描器、数码相机、摄像机等中的任一种。图像输出装置58可以是打印机、液晶显示器等的任一种。

在该实施例的图像处理装置中，通过执行存储在硬盘驱动器51中的硬盘盘片、由CD-ROM驱动器52驱动的CD-ROM和由软盘驱动器53驱动的软盘中的任一种上的应用程序，同时RAM33作为工作区，CPU31执行如图12所示的图像处理装置10的功能。

通过如上所述执行的功能，该实施例的图像处理装置对由图像输入装置57输入的图像数据或由图像处理装置(计算机)形成的图像数据执行与第一实施例的相类似的处理。于是，产生要输出到图像输出装置58的输出图像数据，其中减小它的浓淡等级数。

该实施例的其余操作和效果与第一实施例的相类似。

如第三实施例，可以运用计算机以软件的形式执行与第二实施例的图像处理装置60相类似的功能。

本发明并不局限于这里所述的实施例，而是可以其它方法实现。例如，量化等级、量化等级数、滤波器特征等是用于说明的目的，而且可以根据本发明的应用模式确定它们。

除此之外，当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于第一范围和第二范围之间的范围内时，根据输入图像数据的等级值通过使滤波器部分14转变成合适的滤波器来转换滤波器系数，其中所述合适的滤波器的滤波器系数是输入图像数据的浓淡等级值的函数，而不是通过根据滤波器A的滤波器系数和滤波器B的滤波器系数执行逐个元素线性内插来获得由滤波器部分14执行的滤波器的滤波器系数。

在上述实施例中，根据单个阈值量化输入图像数据，而且把它变换成两个浓淡等级的输出图像数据。此外，本发明可用于这样的情况，即，根据两个阈值以上或量化输入图像数据，而且将它变换成三个浓淡等级或更多等级的输出图像数据。

本发明对于减小要输出到喷墨打印机、热融转移(fusing thermal transfer)打印机、热自动色度调节(thermo-autochrome)打印机、用于表示较少浓淡等级的显示器等的图像数据的浓淡等级数很有效。此外，本发明对于减小图像数据的浓淡等级数很有效，以减轻图像处理的负担并存储图像数据。

如上所述，根据本发明的图像处理方法或装置，量化每个像素输入图像数据，并将它转换成具有至少两个量化等级中任一个量化等级的输出图像数据。根据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值，选择用于扩散误差的扩散系数。将由对目标像素的量化所引起的量化误差扩散到在每个目标像素附近的未量化像素的输入图像数据，其中所述量化误差与根据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值选择的加权系数相乘。结果，在通过误差扩散处理减小图像数据的浓淡等级数的同时，保持图像质量。

根据本发明的图像处理方法或装置：当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于第一范围时选择具有多个元素的第一加权系数，其中第一范围包括在输入图像数据的浓淡等级范围内的离最小值和最大值最远的值；当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于指定的第二范围时选择具有多个元素的第二加权系数，其中所述多个元素包括不同于第一加权系数的元素，而且所述第二范围包括在输入图像数据的浓淡等级值的范围内的最小值或最大值；和当目标像素的输入图像数据的等级值属于在第一范围和第二范围之间范围时选择具有通过根据第一加权系数和第二加权系数进行逐个元素线性内插获得的元素的加权系数。结果，避免由加权系数的不连贯转换所引起的图像质量恶化，从而获得平滑浓淡等级质量的输出图像数据。

显而易见的是，根据上述原理，本发明的多种变更和变化是可行的。因此，应理解，可在所附权利要求书的范围内，而不是按照具体说明来执行本发明。

Claims

1.一种图像处理方法，其特征在于包括以下步骤：

对每个像素的输入图像数据进行量化，从而把输入图像数据转换成呈现至少两个量化级中任一个的输出图像数据；

依据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值来选择扩散误差的加权系数；以及

把通过量化步骤中对每个目标像素量化所产生的、与选择加权系数的步骤中选中的加权系数相乘的量化误差扩散到靠近每个目标像素的未量化像素的输入图像数据中。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，依据扩散量化误差步骤中的加权系数以及在选择加权系数步骤中选中的加权系数以调制特性把量化误差调制到高频带，从而目标像素的输入图像数据的浓淡等级值越靠近量化步骤中的最小或最大量化级，则量化误差的调制特性相对于低频带变得更加三维对称。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于选择加权系数的步骤包括以下步骤：

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于第一范围时选择具有多个元素的第一加权系数，所述第一范围包括离输入图像数据的浓淡等级值范围中的最小值和最大值最远的值；

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于指定的第二范围时选择具有多个元素的第二加权系数，所述元素包括与第一加权系数的元素不同的元素，所述第二范围包括输入图像数据的浓淡等级值范围中的最小值或最大值；以及

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值包含在第一范围和第二范围之间的范围内时来选择加权系数，所述加权系数具有通过根据所选中的第一加权系数和第二加权系数进行逐个元素线性内插而获得的元素。

4.一种图像处理装置，其特征在于包括：

对形成整幅图像数据的每个像素的输入图像数据进行量化从而把输入图像数据转换成具有至少两个量化级中任一个的输出图像数据的装置；

依据每个目标像素的输入图像数据的浓淡等级值来选择扩散误差的加权系数的装置；以及

把通过量化装置对每个目标像素量化所产生的、与通过选择加权系数的装置选中的加权系数相乘的量化误差扩散到靠近每个目标像素的未量化像素的输入图像数据中的扩散装置。

5.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，依据由扩散量化误差装置得到的加权系数以及在选择加权系数装置中选中的加权系数以调制特性把量化误差调制到高频带，从而目标像素的输入图像数据的浓淡等级值越靠近量化装置中的最小或最大量化级，则量化误差的调制特性相对于低频带变得更加三维对称。

6.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，用于选择加权系数的装置：

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于第一范围时，选择具有多个元素的第一加权系数，其中所述第一范围包括离输入图像数据的浓淡等级值范围中的最小值和最大值最远的值；

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于指定的第二范围时，选择包括与第一加权系数的元素不同的元素的第二加权系数，其中所述第二范围包括输入图像数据的浓淡等级值范围中的最小值或最大值；以及

当目标像素的输入图像数据的浓淡等级值属于在第一范围和第二范围之间的范围内时，选择具有通过根据所选中的第一加权系数和第二加权系数进行逐个元素线性内插所获得的元素的加权系数。