使用基于内容的加权抖动进行图像处理的制作方法

使用基于内容的加权抖动进行图像处理的制作方法
【专利摘要】图像处理将多级别的输入图像转换成具有更少级别的输出图像数据(输入图像数据和输出图像数据表示由单元形成的图像)。该图像处理按照由一组权重确定的比例，将图像的目标单元的量化误差分配给邻居单元。该分配不使数据级别低于阈值的邻居单元接收分配的量化误差，或仅允许向这样的邻居单元分配量化误差的一部分。
【专利说明】使用基于内容的加权抖动进行图像处理
【背景技术】
[0001] 在复印设备（例如，喷墨打印机等）中，对要重现的图像数据应用半色调处理 (half-toning)是普遍的。半色调处理是一种复印技术，在这种技术中，使用点(尤其是使用 单元中的点)来表示连续色调图像(连续调图像），每个单元表示该图像的一小区域。单元中 使用的点的数量根据该连续调图像的内容而变化，使得可以表示该连续调图像中的不同密 度，尤其是通过在重现图像的单元中使用不同数量的点来表示不同密度。替代在单元中使 用不同数量的点，半色调处理可以使用不同大小的点来允许表示该连续调图像中的不同强 度。
[0002] 通常，重现图像的单元中的点能够表示的不同值的数量远远少于该连续调数据中 可以呈现的不同密度的数量。例如，如今的典型打印数据是使用每像素8个比特来表示的， 并且半色调处理过程可以确定:针对打印的图像中代表输入图像数据中的特定像素的单 元，是要喷墨(二进制"Γ电平)还是不要喷墨(二进制"〇"电平）（因此，在经半色调处理的图 像或"重现图像"中仅能够表现两个不同的密度级别）。在其它情况中，可以对打印的图像中 的单个单元喷数个墨滴:例如可以对每个单元喷〇个到4个墨滴，以允许在重现图像中表现5 个不同的密度级别。然而，由于为表现重现图像的单元所使用的电平的数量远小于为表现 输入图像数据中的单元/像素所使用的每像素比特的数量，所以向重现图像的单元指派的 密度级别将容易背离输入图像中该位置处的图像密度的真实值。
[0003] 因此，半色调处理过程产生重现图像中的误差，也就是说，重现图像不完全忠实于 原始连续调图像。连续调图像中特定区域处的密度和重现图像中对应单元的密度之间的差 异经常被称为量化误差。
[0004] 如今，复印设备通常具有特殊的黑色通道(black path)，即复印设备在与其它图 像数据分离的处理流水线中处理黑线有关的图像数据，尤其使得黑线数据不经历半色调处 理。未在该特殊的黑色通道中处理的图像数据仍经历半色调处理。
[0005] 通常以会增强区域填充均匀性的方式，设计向该特殊的黑色通道之外的图像数据 施加的半色调处理过程。这是因为重现图像中最明显的质量缺陷倾向于成为区域填充中的 不均匀。
【附图说明】
[0006] 现在将参照附图仅通过图示来描述根据本发明的一些示例的图像处理方法和设 备。
[0007] 图1A是图示误差扩散抖动过程的示例的图；
[0008] 图1B是图示误差扩散抖动过程的另一示例的图；
[0009] 图2图示使用图1那样的误差扩散抖动由半色调处理过程产生的打印图像的示例；
[0010] 图3图示根据图1的示例的误差扩散抖动过程如何可以产生表示线的图像区域中 的不对齐误差；
[0011] 图4是表示根据本发明示例的图像处理方法的步骤的流程图；
[0012] 图5是表示根据本发明示例的图像处理方法的步骤的流程图；
[0013] 图6是表示根据本发明示例的图像处理器方法的组件的框图；
[0014]图7是表示根据本发明示例的图像处理器方法的组件的框图；
[0015] 图8图示使用根据本发明示例的图像处理方法产生的打印图像的示例；
[0016] 图9是图示图像处理方法的图，该图像处理方法涉及在没有误差扩散情况下进行 的图像数据的量化；
[00?7]图1 〇 A和图10 B是图不图像处理方法的图，该图像处理方法涉及用F1 〇 y d-Steinberg误差扩散的示例进行的量化；以及
[0018] 图11A和图11B是图示根据本发明示例的图像处理方法的图，该根据本发明示例的 图像处理方法涉及利用基于内容的加权进行的量化和误差扩散。
【具体实施方式】
[0019] 根据本发明的示例的图像处理方法和设备的描述
[0020] 现在，将在实现误差扩散抖动的图像处理方法和设备的应用(在打印机内）的背景 下描述本发明的特定示例实现方式。但是，应当理解，根据本发明的图像处理方法和设备不 局限于打印机中的应用。
[0021] 为改善区域填充均匀性而设计的半色调处理过程易于包括误差扩散抖动(error diffusion dithering)过程。在误差扩散抖动中，针对图像中的特定目标单元计算的量化 误差被分配在该目标单元附近的一个或多个单元上。这易于平滑颜色过渡并且改善区域填 充均匀性。
[0022]例如，考虑喷墨打印机接收使用8比特数据(使得可以表示从0至255的密度级别） 且采用半色调处理过程表示的输入图像，其中针对重现图像中的每个单元必须做出是应当 喷墨滴还是不应当喷墨滴的决策。通常，对该输入图像中0-127范围内的密度级别，将不喷 墨滴，但对该输入图像中的密度级别128-255，将喷墨滴。严格地说，在此示例中，重现图像 中的墨点对应于黑色，即输入图像中的255级别，并且重现图像中点的缺失对应于白色且表 示该输入图像中的〇级别(假设在白色介质上打印）。
[0023] 在这样的场景中，现在考虑该输入图像中由140值表示的具有中灰色级别的区域 的情况。当该中灰色区域中的第一单元被半色调处理时，做出决策，例如以产生墨点，但实 际上该墨点对应于黑色级别255,因此存在140-255的误差。如果该中灰色区域中之后的也 具有140级别的单元也会在半色调处理过程中产生墨点，那么在该区域上总地来说应喷出 比需要的墨更多的墨。因此，当考虑如何对第二单元(和该图像中之后的单元)进行半色调 处理时，将已经对之前的单元做出的半色调处理决策考虑进去应当适当的，尤其是在图像 数据包括区域填充的情况下。
[0024] 图9图示未将量化误差考虑进去的图像处理方法的示例。图9示出与具有15个相邻 像素的组有关的图像数据Im的示例。可以看出，图像数据Im中的像素分成与具有不同密度 的两个相邻区域对应的两组。左边的7个像素具有与中灰色级别对应的密度，而右边的8个 像素实际上没有内容(零或白色级别）。
[0025] 根据图9的示例，图像数据Im在量化过程中被量化为产生重现图像数据Q，该量化 过程将零个点指派给该重现图像中的以下单元:该单元表示输入图像中具有0-51范围内的 密度的像素;实际上，每个单元被输出的零个点表示0级别。一个点被指派给重现图像中的 以下单元:该单元表示输入图像中具有52-102范围内的密度的像素;实际上，每个单元被输 出的一个点表示64级别。两个点被指派给重现图像中的以下单元:该单元表示输入图像中 具有103-153范围内的密度的像素;实际上表示128级别。三个点被指派给重现图像中的以 下单元:该单元表示输入图像中具有154-204范围内的密度的像素;实际上表示192级别。四 个点被指派给重现图像中的以下单元:该单元表示输入图像中具有205-255范围内的密度 的像素;实际上表示255级别。
[0026]从图9中可以看出，未将量化误差考虑进去的示例图像处理方法产生重现图像数 据Q，重现图像数据Q仍表示具有不同密度的两个相邻区域，但是左边的中灰色区域的密度 (对应于192级别）比原始图像中的密度(平均对应于200级别)轻。
[0027]已经知道，不同的技术用于确定量化误差能如何被分配给目标单元的邻居单元， 尤其用于决定要对哪个邻居单元应用该量化误差中的多少。
[0028] 图1Α图示在误差扩散抖动过程中如何能够将量化误差分配给与目标单元相邻的 单元的示例。根据图1Α的示例，半色调图像处理在该图中从左至右、从上至下进行。关于目 标单元1计算的量化误差被分配给仍需处理的四个单元A、B、C和D。在此示例中，该误差被分 配至的这些邻居单元是目标单元的最近邻居中的一些:单元A是与目标单元1位于同一条线 上的下一单元，并且邻居单元B至邻居单元D是该图像中的下一条线上与目标单元1最近的 邻居（"下一单元"或"下一条线"的意思是在扫描方向上"紧跟"的那个单元或线）。
[0029] 可以以各种方式确定向邻居单元A至邻居单元D中每个邻居单元分配的目标单元1 的量化误差的量，其中一种方式是通过依据邻居单元沿扫描方向相对于目标单元的位置而 指派不同邻居单元的权重，并且按照依据所指派的权重的比例，向这些邻居单元分配误差。 当根据Floyd-Steinberg(弗洛伊德-斯坦恩伯格)算法设置误差分配权重时，于是根据总共 为1.0的加权系数，可以将目标单元1的量化误差沿扫描方向上分配给邻居单元A至邻居单 元D。例如，一个示例Floyd-Steinberg加权分配如下：
[0030]单元A接收该量化误差的7/16 [0031]单元B接收该量化误差的3/16 [0032]单元C接收该量化误差的5/16 [00 33]单元D接收该量化误差的1/16
[0034]图1B图示在Floyd-Steinberg误差扩散抖动过程中如何能够将量化误差分配给与 目标单元相邻的单元的另一示例。根据图1B的示例，半色调图像处理在该图中从右至左并 从上至下进行，并且对目标像素 V的邻居像素 E、F和G规定系数。例如，可以向单元E指派3/8 的加权系数(使得单元E将接收目标单元V的量化误差的3/8)，可以向单元F指派1/4的加权 系数(使得单元F将接收目标单元V的量化误差的1/4)，并且可以向单元G指派3/8的加权系 数(使得单元G将接收目标单元1'的量化误差的3/8)。
[0035]可以使用与上面提到的示例不同的根据Floyd-Steinberg算法的其它加权分配方 式(即，规定不同的加权系数值和/或规定用于接收误差的不同组单元位置的分配方式）。 [0036] 可以使用与Floyd-Steinberg算法不同的其它加权分配方式。但是，Floyd-Steinberg算法的使用是普遍的，因为已发现在该算法中使用的误差分配权重使区域填充 假象最小化。应当理解，Floyd-Steinberg误差扩散抖动是一种基于位置的加权机制，其中 对邻居像素应用的加权系数仅依赖于该邻居像素沿扫描方向相对于目标像素的位置。 [0037]当包括前述类型的误差扩散技术的半色调处理被应用到包括多条线的图像数据 时，当多条线在重现图像中出现时，可以在多条线中观察到各种缺陷。图2图示可能出现的 一些不同类型的缺陷。
[0038]图2表示携带打印图像的记录介质SH，该打印图像是通过在涉及Floyd-steinberg 误差扩散抖动的半色调处理过程中对由三条线L1、L2和L3(每条线一个单元宽)组成的输入 图像进行半色调处理产生的。如图2中图示的，即使构成线L2的点之间的间距在输入图像中 是均匀的，在被示出为水平地延伸的线L2中该间距也是不规则的。在图2中被示出为竖直地 延伸的线L1和线L3中，这些线中存在不连续(在D1处指示)并且形成这些线的一些点存在不 对齐(在D2处指示），即使这些线在输入图像中是连续的直线。因此，应当理解，应用包括误 差扩散抖动的半色调图像处理能够引起细线(例如输入图像中具有范围从1至4个像素的粗 度的线(在如今的打印机中适合的分辨率下））锐度的丢失。
[0039 ] 现在将参照图3及图10A和10B解释重现图像中的线中的缺陷的起源，图3图示包括 根据Floyd-Steinberg算法的误差扩散抖动的半色调处理过程的结果，图10A和图10B图示 这种算法如何能够转变一些示例输入图像数据。
[0040]图3中的箭头图示出：当应用Floyd-Steinberg误差扩散抖动算法时，目标单元的 量化误差如何扩散至相对于每个目标单元位于四个选择位置处的所有邻居单元。在图3图 示的示例中，扩散量化误差的这种方式引起点d2在输出（重现)图像中位于与同一条线上其 它点(dl和d3)相比不对齐的位置。
[0041 ] 图10A和图10B图示图像处理方法的示例，其中量化和Floyd-Steinberg误差扩散 被应用于与图9的示例中的图像数据相同的图像数据Im。在图10A和图10B的示例中，通过对 单元A使用加权系数7/16、对单元B使用加权系数3/16、对单元C使用加权系数5/16以及对单 元D使用加权系数1/16，将量化误差分配给图1A中图示的位置A-D中的邻居像素。
[0042] 图10A图示对图像数据中的左上方的像素进行量化的过程，该像素在输入数据图 像数据Im中具有200的密度。量化过程将三个点指派给重现图像中表示此输入像素的单元， 该单元对应于输入数据中192的密度。因此，量化误差是200-192,即+8。该量化误差被分配 给邻居单元，并且提高向相对于目标像素位于位置A至位置D处的所有邻居像素指派的级 另IJ。例如，在图10A中位于目标像素右边的像素(位于位置A)增加8X7/16,从而得到4的变化 值。图像处理现在将一个像素向右移。
[0043] 图10B图示对输入图像数据中的下一目标像素进行量化的过程(假设图10A中图示 的误差分配已经实现）。从图10B的左边部分能够看出：当前目标像素的密度已变成与输入 图像不同的4。此像素在重现图像中被指派零个点（在当前情况下，鉴于此像素在输入图像 中的实际值，这是合适的），但量化误差被计算且被分配给邻居像素。在更极端的情况下，向 输入图像中应该具有零级别的像素分配的误差可能如此大，使得对重现图像中的对应单元 使用非零值来表示此像素。
[0044] 现在将参照图4的流程图描述根据本发明的示例实现方式的图像处理方法。
[0045] 在根据本示例实现方式的图像处理方法中，实现包括误差扩散抖动过程的半色调 处理过程，其中根据基于位置的加权机制分配量化误差，对该基于位置的加权机制进行调 整，使得仅在包含图像信息的邻居单元之间分配误差。因此，如图4中图示的，本示例图像处 理方法包括:步骤S401，量化输入图像数据;步骤S402，评估图像中目标单元的量化误差;步 骤S403，将目标单元的量化误差仅分配给包含图像信息的邻居单元。
[0046] 与传统的误差扩散抖动不同，在本示例图像处理方法中，不再将量化误差分配给 被选中的一组邻居单元位置全部，无论那些单元的图像内容如何;作为替代，量化误差仅扩 散至该被选中的一组位置中图像内容非零(或超过选择的阈值级别）的邻居单元。当输入图 像数据表示一条线时，该示例方法具有仅在该条线延伸的方向上传播信息的益处，因此较 大程度地保持水平线和竖直线的线锐度和连续性。
[0047] 目标单元的量化误差可以以各种方式分配给被选择的邻居单元。一种技术包括： 将被分配给特定邻居单元的误差部分增加给该邻居单元的图像数据。特定单元可以具有从 该特定单元是其邻居的多个目标单元向该特定单元分配的多个误差部分。
[0048]现在将参照图5的流程图描述根据本发明的另一示例实现方式的图像处理方法。 [0049]关于图4的示例，在根据图5的示例实现方式的图像处理方法中实现图像处理，该 图像处理包括基于内容的加权误差扩散抖动过程。在图5的情况中，仅在以下邻居单元之间 分配量化误差:这些邻居单元的图像数据具有比规定的阈值大的级别。
[0050] 如图5中图示的，本示例图像处理方法包括:步骤401，接收输入图像数据，尤其是 多值图像数据。通常，输入图像数据是要经受半色调处理过程的连续调数据。这样的连续调 数据可以排除正在特殊黑色通道中处理的黑色图像数据。该方法还包括:步骤502,通过参 考一个或多个量化级别中哪个量化级别是被输入数据级别超过的最高级别，量化输入图像 数据。
[0051] 图5的图像处理方法包括：步骤S503,评估该图像中的目标单元的量化误差。该评 估可以通过将量化之前和之后的输入图像数据的值相比较来实施，例如通过从量化之前的 单元的值中减去量化后的单元的值。
[0052]图5的图像处理方法使用预定的加权分配方式作为向该图像中的其它单元分配目 标单元的量化误差的初步权重指派。在下面将讨论的图5的图像处理方法的步骤S514中，调 整此初步权重指派。
[0053]在图5的示例中，预定的加权分配方式根据该目标单元附近的一组邻居单元相对 于目标单元的位置而该组邻居单元指派权重。在图5的图像处理方法的一个实现方式中，预 定的加权分配方式是与Floyd-Steinberg分配方式的那些权重相匹配的权重样式。因此，在 之后的实现方式中，该预定的加权分配方式向与目标单元(图1中的单元A)位于同一条线上 的下一邻居单元指派7/16的权重，向位于下一条线上但在该线上位于比目标单元更靠前的 位置处的邻居单元(图1中的单元B)指派3/16的权重，向位于下一条线上且在其线内位于与 目标单元相同的位置处的邻居单元(图1中的单元C)指派5/16的权重，并且向位于下一条线 上但在该线上位于比目标单元更靠后的位置处的邻居单元（图1中的单元D)指派1/16的权 重。
[0054] 将看到，在图5的示例中使用的该预定的加权分配方式不将权重指派给该目标单 元的所有最近邻居;其仅将权重指派给尚未进行半色调处理的那些最近邻居。不同的加权 分配方式可以用作图5的预定的加权分配方式，这些加权分配方式包括将权重指派给位于 目标单元附近但不是该目标单元的最近邻居的一个或多个单元的分配方式。
[0055] 如上面提到的，在图5的方法的步骤S504处调整该预定的加权分配方式。更具体 地，调整该预定的加权分配方式，以减少向由该分配方式覆盖但事实上不包含信息的邻居 单元(即，它们具有零或低级别的数据级别)指派的权重。通常，通过将邻居单元的数据的级 别与阈值级别作比较，识别具有零或低级别数据的邻居单元。可以以任何方便的方式来设 置阈值级别。但是，在涉及处理8比特输入图像数据的特定示例中，已经发现将阈值级别设 置成大约16的值是合适的。
[0056] 在图5的步骤S504中，可以以各种方式减少权重。在一个实现方式中，将具有零或 低数据级别的邻居单元k的权重wk调整为零。
[0057] 在图5的步骤S504的一个特定实现方式中，对没有图像内容的邻居单元，将根据 Floyd-Steinberg算法的权重调整为零。因此，例如，在图1中的单元B处不存在信息(例如， 由于单元B的数据级别等于或接近于零），但在单元A、单元C和单元D处存在信息的情况下， 于是在根据此实现方式的步骤S504中，如下面这样设置向邻居单元A至D施加的权重：
[0058] 单元A接收量化误差的wa/wt，其中wa是7
[0059] 单元B接收量化误差的wb/wt，其中wb是零 [0000] 单元C接收量化误差的wc/wt，其中wc是5
[0061 ] 单元D接收量化误差的wd/wt，其中wd是1，并且wt = Σ twt (在本示例中是13)。
[0062] 在图1的单元B处不存在信息，但在单元A、单元C和单元D处存在信息的本示例情况 中，下面的表1归纳了通过传统的Floyd-Steinberg算法向单元A至单元D指派的权重，以及 根据上面提到的图5的步骤S504的特定实现方式指派的调整的权重。
[0063] 表 1
[0064]
[0065]该组调整的权重强制半色调处理误差仅传播给包含图像信息的那些单元。如果单 元A至单元D全部包含图像信息，那么不调整根据预定的加权分配方式（例如，Floyd-Steinberg算法）的权重。
[0066]在图5的步骤S505中，目标单元的量化误差（半色调处理误差）按照由调整的权重 设置的比例被分配给相关的邻居单元。
[0067]图8表示携带打印图像的记录介质S!T，该打印图像是在以下半色调处理过程中通 过对由三条彩色线L1'和L3'组成的输入图像数据进行半色调处理产生的：该半色调处 理过程是通过实现图5的方法使用Floyd-Steinberg误差扩散权重作为预定的加权分配方 式并且通过将不包含信息的邻居单元的权重调整为零而执行的。
[0068]图8与图2的比较展示出：水平灰线和竖直灰线在通过该图5的方法实现方式产生 的经半色调处理的图像中显现好得多的对齐和连续性。线锐度得到改善。
[0069] 图11A和图11B帮助说明上面提到的改善。
[0070] 图11A和图11B图示以图5的图像处理方法为基础对与图9的示例相同的图像数据 Im应用的图像处理方法的示例。在图11A和图11B的示例中，量化误差被分配给图1A中图示 位于位置A-D的邻居像素中具有非零内容的那些邻居像素（在此情况中，具有至少16的密 度)。
[0071] 图11A图示对图像数据中的左上方的像素进行量化的过程，该像素在输入图像数 据中具有200的密度。该量化过程将三个点指派给重现图像中表示该输入像素的单元，该单 元对应于输出数据中192的密度。因此，量化误差是200-192,即+8。此量化误差被分配给邻 居单元A至D中其密度不低于16的那些邻居单元，在此情况下，这意味着误差不被分配给相 对于目标像素位于位置A和位置D处的邻居像素。对位于位置B和位置C处的像素应用的加权 系数分别被调整为3/8和5/8。
[0072]图11B图示量化输入图像数据中的下一目标像素的过程(假设已实现了图11A中图 示的误差分配）。从图11B的左边部分能够看到，当前目标像素的密度未从其0的初始值发生 改变。此像素在重现图像中被指派零个点，鉴于当前情况下此像素在该输入图像中的实际 值，这是合适的，并且量化误差为被分配给邻居像素。因此，从图11A和图11B可以看出：误差 没有被不恰当地增加给在输入图像中具有零(或可忽略）内容的像素。
[0073] 在由图4和图5图示的示例方法中，目标像素的量化误差被分配给位于以预定的基 于位置的加权机制指定的一组位置处的邻居像素，但仅被分配给该组中具有不可忽略的内 容的像素（即，密度级别超过规定的阈值级别的像素）。但是，本发明不局限于此情况。在特 定其它示例方法中，与由该预定的基于位置的加权机制中指定的比例相比，向具有可忽略 的内容的邻居像素分配的量化误差的分量减少了，但没有一直减少到零。
[0074] 因此，在一个示例方法中，保留了该量化误差的一部分，例如该量化误差的10%。 其余(未保留的）量化误差仅在以预定的加权机制指定的且具有不可忽略的内容的那些邻 居像素之间分配。但是，量化误差的保留部分被分配给具有零(或可忽略的）内容的邻居像 素，以便将半色调随机化到小程度。被保留的量化误差的百分比不局限于10%;可以选择其 它值(例如，15%、20%以及其它值）。在一些应用中，为了向不包含内容或包含可忽略的内 容的像素进行分配而保留的量化误差的那部分可以是可由用户配置的参数。
[0075] 据信，本文描述的图像处理方法的特定实现方式是，如果在单独的黑色通道中处 理黑色数据并且向其它数据施加误差扩散，则有可能实现限定细彩色线的点的准完美对齐 (即，即使在使用放大镜检查重现图像中的细彩色线时，也看起来完美的对齐)的唯一方法。 因此，在这样的情况下，重现图像中的细彩色线的准完美点对齐是已在对图像进行半色调 处理中使用根据本发明的方法的标志。
[0076]本发明的示例的图像处理方法不局限于在包含除黑色之外的颜色的图像数据通 道中的应用。这些新的方法可以仅在特殊的黑色通道中应用，或者在所有图像数据通道(所 有彩色面(color plane))中应用，或在(与被选择的彩色面有关的)通道的被选择的子集中 应用，并且这里对"彩色面"的引用包括黑色。应用该方法的特定彩色面的选择当然也基于 用于表示图像数据的色彩空间（CMYK、RGB、C-l ightC-M-1 ightM-Y-K等等）。
[0077]实现图4和5的图像处理方法具有容易实现的益处，而不需要复杂的或笨重的组 件。此外，尽管这些方法涉及为每个图像单元计算误差扩散权重，但是权重的计算是如此简 单，使得不需要已经用于实现其它误差扩散抖动过程之外的额外处理能力。
[0078]现在将参照图6和图7描述可以用于根据本发明的示例实现方法的图像处理设备 的一些示例。
[0079]图6图示一个示例图像处理设备10,示例图像处理设备10包括增加器20、量化器 30、量化误差评估器40和分配误差计算器50。分配误差计算器50包括权重设置单元60。 [0080]在图6的图像处理设备10中，要处理的输入图像数据被提供至增加器20。增加器20 将从其它单元分配的误差添加至特定输入图像单元的图像数据，假设此输入图像单元包含 信息（即，假设其数据级别是非零的和/或大于或等于阈值级别）。增加器20的输出对应于相 关输入图像单元的修改版本。输入图像单元的该修改版本被提供给量化器30和量化误差评 估器40。量化器通过将目标单元的数据级别与一个或多个量化级别作比较来对目标单元进 行量化(半色调处理），并且输出经量化的值。该经量化的值被输出作为输出图像单元。经量 化的值还被提供至量化误差评估器40,量化误差评估器40将该经量化的值与预量化值作比 较，以确定由量化过程引入的误差。所计算的误差被提供至分配误差计算器50。
[0081 ]分配误差计算器50确定如何将适于特定目标单元的量化误差分配给该目标单元 附近的其它单元，并且在此示例中，分配误差计算器50按照通过由权重设置单元60提供的 权重而设置的比例来分配量化误差。在此示例中，分配误差计算器50累积从其它目标单元 分配给特定单元的误差分量，并且当该单元变为目标单元时，向增加器20输出经累积的误 差，使得可以将相关单元修改与经累积的误差对应的量。
[0082]在此示例中，权重设置单元60参照预定的加权分配方式并参照邻居单元的内容， 设置将被用于向一组邻居单元分配适于目标单元的量化误差的权重。在一个实现方式中， 预定的加权分配方式根据该组中每个邻居单元相对于目标单元的位置，指派预定的权重， 并且如果邻居单元不包含信息(例如，其数据级别为零），则将此邻居单元的权重调整为零。 [0083]针对不包含图像信息(或低于阈值数据级别）的单元，每当此单元对应于成为接收 从目标单元分配的量化误差的候选者的邻居单元时，权重设置单元60设置零权重，并且因 此不对此单元分配误差。因此，当此单元变成目标单元且被提供给增加器20时，存在由分配 误差计算器50分配给此单元的零累积误差分量。结果，增加器20不修改此单元的数据值。因 此，在该实现方式中，图6的图像处理设备10仅将量化误差分配给具有图像内容的单元。因 此，针对输入图像中的彩色线，量化误差仅沿该线的方向传播。
[0084]图7图示另一示例图像处理设备100。图像处理设备100包括输入缓冲器110、增加 器120、量化器130、被设置用于实施减法的增加器140、分配误差计算器150、比较器170以及 内容标记缓冲器180。在操作期间，分配误差计算器150参考预定的加权分配方式200。预定 的加权分配方式200的细节可以以不同的方式提供给分配误差计算器。例如，预定的加权分 配方式的细节可以作为信息保存在寄存器或存储器中（保存在分配误差计算器150本地，或 与分配误差计算器150分离地保存，但可由分配误差计算器150访问）。作为另一示例，细节 可以硬线连接至具有与权重对应的系数和延迟线等等的过滤器结构中，延迟线确保向相对 于目标单元位于期望位置的单元施加权重。
[0085]在图7的图像处理设备100中，要处理的输入图像数据被提供给输入缓冲器110。从 输入缓冲器110向比较器170提供与输入图像数据中的单元有关的图像数据，在比较器170 中将该图像数据与阈值级别（图7中的标记ref)作比较，以确定考虑中的单元是否包含图像 信息。该比较的结果作为用于考虑中的单元的内容标记存储在内容标记缓冲器180中。因 此，在内容标记缓冲器180中保存的内容标记指示单元是否缺少图像信息（例如，具有为零 或小于阈值的数据级别）。
[0086]从输入缓冲器110输出图像数据，并且将该图像数据提供给增加器120。增加器120 将从其它单元分配的误差增加至特定输入图像单元的图像数据，假如此输入图像单元包含 信息（即假如其数据级别是非零的和/或大于或等于阈值级别）。增加器120的输出对应于相 关输入图像单元的修改版本。输入图像单元的该修改版本被提供给量化器130并且被提供 给减法性的增加器140。量化器通过将目标单元的数据级别与一个或多个量化级别作比较 来对目标单元进行量化(半色调处理），并且输出经量化的值。该经量化的值作为输出图像 单元输出。该经量化的值还被提供给减法性的增加器140。减法性的增加器140从预量化值 中减去量化的单元值，并且输出考虑中的目标单元的量化误差。由减法性的增加器140输出 的量化误差被提供给分配误差计算器150。
[0087] 在图7图示的示例中，分配误差计算器150确定如何向特定目标单元附近的其它单 元分配适用于该目标单元的量化误差，在此实现方式中，分配误差计算器150根据预定的加 权分配方式200的调整版本来将量化误差分配给邻居单元。
[0088] 在此示例中，当邻居单元不包含图像信息时，那么分配误差计算器150调整由预定 的加权分配方式200指派给该邻居单元的权重。在此示例图像处理设备中，使用比较器170 来确定特定单元是否包含图像信息，比较器170将来自输入缓冲器110的单元的数据级别与 阈值级别ref作比较。如果单元的数据级别低于该阈值ref，那么在内容标记缓冲器180中为 此单元设置内容标记。当分配误差计算器150调整一组邻居单元的权重以确定如何将量化 误差分配给那些单元时，分配误差计算器150检查内容标记缓冲器180中的标记，以确定该 组中的任何邻居单元是否不包含信息。
[0089] 在此示例中，分配误差计算器150计算要分配给目标单元附近的邻居单元的误差 分量，并且向误差累积缓冲器160输出分配的误差。误差累积缓冲器160为图像中的不同单 元累积已分配给此单元的误差分量。当特定单元变成被输入到增加器120的目标单元时，误 差累积缓冲器160向增加器120输出此单元的累积误差，使得可以将目标单元修改与该累积 误差对应的量。
[0090] 针对不包含图像信息的单元，误差累积缓冲器160对要分配给此单元的误差保持 零值。结果，增加器220不修改此单元的数据值。因此，还在此实现方式中，图8的图像处理设 备1〇〇仅将量化误差分配给具有图像内容的单元。因此，针对输入图像中的彩色线，量化误 差仅沿该线的方向传播。
[0091] 尽管已经描述了图像处理方法和设备的特定示例，但是将理解，可以在所附权利 要求的范围内对所描述的示例做出改变和增加。
[0092] 例如，在图6和图7中图示的示例图像处理设备中，使用硬件实现各个组成元件。但 是，应提到，可以使用用软件实现的且由处理器运行的适当的功能模块实现所图示的硬件 组件的功能。
【主权项】
1. 一种图像处理方法，所述方法将多级别的输入图像数据转换成具有更少级别的输出 图像数据，其中所述输入图像数据和所述输出图像数据表示由单元形成的图像，所述方法 包括以下步骤： 根据所述更少级别，量化所述输入图像数据， 评估在该量化步骤中产生的量化误差，以及 按照由一组权重确定的比例，向位于图像的目标单元附近的一组邻居单元分配为所述 目标单元评估的所述量化误差， 其中所述一组权重是通过调整预定的加权分配方式来确定的，所述预定的加权分配方 式根据所述一组邻居单元相对于所述目标单元的位置而向所述一组邻居单元指派预定的 权重，并且所述调整包括:将向所述一组邻居单元中数据级别低于阈值的多个邻居单元指 派的权重降低至向对应的单元位置指派的预定值以下。2. 根据权利要求1所述的图像处理方法，其中分配的步骤包括:按照由所述一组权重确 定的比例，向位于所述图像的目标单元附近的一组邻居单元增加为所述目标单元评估的所 述量化误差的多个部分。3. 根据权利要求1所述的图像处理方法，其中分配的步骤包括:按照由所述一组权重确 定的比例，从用于量化位于所述目标单元附近的所述一组邻居单元的量化级别中减去所述 量化误差的多个部分。4. 根据权利要求2所述的图像处理方法，其中所述输入图像数据是连续调数据，并且所 述输出图像数据是半色调图像数据。5. 根据权利要求2所述的图像处理方法，其中所述一组邻居单元由i个邻居单元组成， 所述预定的加权分配方式根据所述一组邻居单元中的所述i个邻居单元相对于所述目标单 元的位置来向所述一组邻居单元中的所述i个邻居单元指派权重WVE 1W1，并且所述调整减 小所述一组邻居单元中数据级别低于所述阈值的邻居单元k的权重的系数W k。6. 根据权利要求5所述的图像处理方法，其中所述调整将所述一组邻居单元中数据级 别低于所述阈值的邻居单元k的权重的系数Wk设置为零。7. 根据权利要求6所述的图像处理方法，其中所述预定的加权分配方式根据弗洛伊德-斯坦恩伯格算法来向所述一组邻居单元中的所述i个邻居单元指派权重Wi/Σ iWi。8. 根据权利要求7所述的图像处理方法，其中所述多级别的输入图像数据是η比特数 据，并且所述阈值级别是2(η4)。9. 根据权利要求2所述的图像处理方法，包括保留所述目标单元的所述量化误差的一 部分的步骤，其中分配所述量化误差的步骤包括:将除所保留的量化误差之外的量化误差 分配给所述一组邻居单元中数据级别不低于所述阈值级别的多个邻居单元，并且进一步提 供了将所保留的量化误差分配给所述一组邻居单元中数据级别低于所述阈值的多个单元 的步骤。10. -种打印方法，包括以下步骤： 实施根据权利要求1所述的图像处理方法，以及 打印已通过所述图像处理方法处理的图像数据。11. 一种图像处理器（10)，包括： 输入端，用于接收表示由单元形成的图像的多级别的输入图像数据， 量化器(30)，用于根据比所述输入图像数据中可表示的数量更少的级别，量化所述多 级别的输入图像数据， 量化误差评估器(40)，用于评估由所述量化器产生的量化误差， 误差分配单元(20,50)，用于按照由一组权重确定的比例，向位于图像的目标单元附近 的一组邻居单元分配为所述目标单元评估的所述量化误差，以及 权重设置单元(60)，用于通过调整预定的加权分配方式来产生所述一组权重，所述预 定的加权分配方式根据所述一组邻居单元相对于所述目标单元的位置来向所述一组邻居 单元指派预定的权重，其中所述调整包括:将向所述一组邻居单元中数据级别低于阈值的 多个邻居单元指派的权重降低至向对应的单元位置指派的预定值以下。12. 根据权利要求11所述的图像处理器（10)，其中所述误差分配单元包括分配误差计 算器(50)以及增加器(20)，所述分配误差计算器(50)用于计算要向所述一组邻居单元中的 不同邻居单元分配的误差，所述增加器(20)用于将分配的误差增加至所述邻居单元的图像 数据。13. 根据权利要求11所述的图像处理器，其中所述误差分配单元包括分配误差计算器 以及量化级别调整器，所述分配误差计算器用于计算要向所述一组邻居单元中的不同邻居 单元分配的误差，所述量化级别调整器用于对由所述量化器用于量化所述邻居单元的图像 数据的量化级别减去分配的误差。14. 一种打印机，包括根据权利要求11所述的图像处理器(10)。15. 根据权利要求14所述的打印机，其中单独的处理通道是为黑色图像数据限定的。
【文档编号】H04N1/405GK105900412SQ201380080952
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2013年10月15日
【发明人】塞格欧·皮加德·阿拉门迪亚, 安吉尔·马丁内兹·巴兰比奥, 路易斯·加西亚·加西亚, M·伊莎贝尔·博雷尔·巴约纳
【申请人】惠普发展公司，有限责任合伙企业