专利名称：使用少数像素的有关位置信息生成二值图像的方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及使用误差扩散(error diffusion)来生成二值图像(binary image)的方法和装置，尤其涉及使用与少数像素的位置有关的信息生成二值图像的方法和装置，根据该方法和装置，通过在误差扩散期间，根据使用少数像素的位置信息计算的阈值，均匀地分布二值像素，可以提高图像质量。
背景技术：
半色调技术(halftone)通常指仅使用二值信息，将具有黑色像素(灰度级0)和白色像素(灰度级255)之间的256个灰度级的连续色调图像表示为二值图像的技术。有序抖动和误差扩散通常用于半色调技术。在误差扩散中，通过将在连续色调图像转换成二级图像期间所产生的误差扩散到相邻像素，能最小化二值图像中的平均误差。结果，连续色调图像可以被转换成具有提高质量的二值图像。尽管误差扩散技术比有序抖动技术需要更大的计算量，但是高速处理器的发展已经使这一技术成为主要的半色调技术。
误差扩散技术被广泛地用在打印机单元中，诸如激光打印机、喷墨打印机、传真机等等中，并且可以通过适当地分布黑白像素以将连续色调图像转换成二级图像来提高图像质量。
最早由Floyd和Steinberg提出的误差扩散，将修正输入值与阈值进行比较以确定输入像素的二值值。通过将前一二值像素的过滤误差的和加到输入连续图像i(m，n)上来计算修正输入值。能将二值像素值和误差分别在公式1和2中表示如下b(m，n)＝step[i(m，n)+∑ajke(m-j，n-k)-t] …(1)e(m，n)＝-b(m，n)+[i(m，n)+∑ajke(m-j，n-k)]…(2)这里，b(m，n)是在处理输入像素后，最终输出的二值像素值，i(m，n)是将被处理的输入连续色调像素值，以及e(m，n)是计算为二值像素b(m，n)和修正输入像素值u(m，n)之间的差值的误差值。如果括号“[]”中的值为负数，则函数step[·]被定义为0，或如果括号“[]”中的值为正数，则定义为255。连续色调图像由2维排列的像素构成。由于仅用二级灰度级，即灰度级0和灰度级255来显示二值图像，并使用0和255灰度级来显示中间色调，白色像素主要分布在明亮的灰度级以及黑色像素主要分布在暗的灰度级。这种二值图像的质量依赖于二值像素的图案。因此，如果输入图像的灰度级值大于127，则分布比黑色像素更多的白色像素。因此，黑色像素被称为少数像素以及二值像素图像的质量依赖于少数黑色像素的分布。如果输入图像的灰度级值小于或等于127，白色像素被称为少数像素以及二值像素图像的质量受到白色像素的分布的影响。
在公式1中，t表示阈值，以及如果连续色调图像分布在0和255之间，则t具有127的常数值。如果通过将输入连续色调像素值i(m，n)和相邻像素之间的误差的和加到连续色调像素值i(m，n)上而计算的修正值大于阈值t，则将二值像素值b(m，n)确定为255。如果通过将输入连续色调像素值i(m，n)和相邻像素之间的误差的和加到连续色调像素值i(m，n)上而计算的修正值小于阈值t，则将二值像素值b(m，n)确定为0。将误差值e(m，n)乘以误差扩散系数ajk，然后加到输入连续色调像素值i(m，n)上。
误差扩散系数ajk的权重可以在公式3中表示如下a00a01a02a10**=1/165/163/167/16**···(3)]]>图1是由Floyd和Steinberg提出的传统误差扩散装置的框图。参考图1，该传统误差扩散装置包括将输入像素值i(m，n)加到来自误差过滤器16的输出值以获得修正输入像素值u(m，n)的加法器10、量化修正输入像素值u(m，n)以输出二值像素值b(m，n)的量化器12、从量化的二值像素值b(m，n)中减去修正输入像素值u(m，n)以生成误差值e(m，n)的减法器14、以及过滤误差值e(m，n)的误差过滤器16。
Floyd-Steinberg误差扩散装置生成好的视觉效果但不允许二值像素均匀地分布在亮和暗的区域。
已经提出了用于解决这一问题的各种技术。这些技术的一个例子是由Eshbach发明的误差扩散半色调方案，并在U.S.专利No.5,535,019中公开，其中，通过基于灰度级值和输入像素的二值化结果调整阈值，尽可能均匀地分布二值像素。在误差扩散中，在周围像素上传播二值误差以修改周围像素的灰度级值。类似地，在Eshbach误差扩散半色调方案中，当二值化相邻像素的值时，定义为阈值特征的函数传播到相邻像素以改变阈值。与Floyd-Steinberg误差扩散相比，该Eshbach方案创建具有均匀分布的二值像素的二值图像，但在二值图像的亮区的边界生成不具有黑色像素的空间区域，以及增加传播阈值特征所需的计算量。
在由Marcu发明的方法中，在U.S.专利No.6,160,921中参考的，可以基于输入图像的亮度级均匀分布的白色或黑色像素之间的相对位置是预定的，以便在误差扩散处理中，基于它们的相对位置确定二值图像值作为黑色或白色像素，而不比较二值阈值。设置需要均匀像素分布的低于39的暗灰度级以及高于216的亮灰度级的范围，使用路线图(road map)二值化具有包含在每个范围中的灰度值的输入像素，以及根据Floyd-Steinberg误差扩散，二值化具有中间灰度级值的输入像素。所发明的Marcu方法要求基于输入灰度级，搜索路线图以查找黑色或白色像素的相对位置，以及对应于9行的附加缓冲存储器的附加步骤。
另外，韩国专利公开号No.2001-48592公开了一种图像量化方法，其中，可以使用距离约束，实现二值图像的像素的均匀分布。在该图像量化方法中，在误差扩散中亮区域中的黑色像素和暗区域中的白色像素之间的理想距离是预置的，调整阈值以理想地维持黑色和白色像素之间的实际距离，将二值化的区域转换成1维区域，以及仅处理该1维区域以减少计算机存储器使用和所需的计算数量。然而，必须执行比较操作最大33次以检查黑色像素是否存在于理想距离内。
发明内容
本发明提供一种能够生成具有均匀分布的少数像素的二值图像生成装置和方法，通过在误差扩散中，使用在最佳搜索区中搜索的三个少数像素的位置信息，调整输入像素的阈值，而具有更少的计算量。
在下面的说明中部分阐述本发明的另外的方面和优点，以及部分从该说明将是显而易见的，或通过实施本发明可以了解到。
为实现上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例提供一种使用少数像素的位置信息生成二值图像的方法，包括通过将过滤前一二值像素的误差值e(m，n)而获得的值加到输入像素的当前输入连续色调像素值i(m，n)上，来计算输入像素的修正输入像素值u(m，n)；计算当前输入连续色调像素值i(m，n)和少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))；使用距离相邻该输入像素的二值像素最小距离的少数像素的位置信息，计算所述输入像素和少数像素之间的最小距离dm；使用对于当前输入连续色调像素值i(m，n)的理想最佳距离dopt(i(m，n))和最小距离dm，计算阈值t(m，n)；比较所述阈值t(m，n)与修正输入像素值u(m，n)，以确定所述输入像素的二值像素值b(m，n)；以及存储与所述输入像素距离计算的最小距离的少数像素的位置信息。
理想最佳距离dopt(i(m，n))可以如下计算dopt(i(m,n))=1/i(m,n)255]]>如果i(m，n)≤127=1/1-i(m,m)255]]>如果i(m，n)＞127另外，最小距离dm的计算可以包括计算该输入像素和与相邻该输入像素的二值像素距离所述最小距离的少数像素之间的距离d1、d2和d3；以及将所计算的最小距离d1、d2和d3的最小值确定为该输入像素和少数像素之间的最小距离dm，其中，该输入像素和该少数像素之间的距离d1、d2和d3分别计算如下d1=(a1)2+(b1+1)2]]>d2=(a2-1)2]]>d3=(a3+1)2+12]]>在这里，(a1，b1)表示与输入像素的坐标(m，n)相邻的二值像素的坐标位置a(m，n-1)距离最小距离的少数像素的相对坐标，(a3，0)表示位于与输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m+1，n-1)坐标位置的右边的少数像素的相对坐标，以及(a2，0)表示位于与输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m-1，n)坐标位置的左边的少数像素的相对坐标。
类似地，为实现上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例提供一种使用少数像素的位置信息生成二值图像的装置，包括最佳距离计算器，接收输入像素的当前输入连续色调像素值i(m，n)，并使用该当前输入连续色调像素值i(m，n)来计算输入像素和少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))；少数像素位置信息存储器，存储少数像素的位置信息；最小距离计算器，从少数像素位置信息存储器中读取所述少数像素的位置信息，并计算所述输入像素和少数像素之间的最小距离dmin；量化器，将基于所述理想最佳距离dopt(i(m，n))和最小距离dmin计算的阈值t(m，n)与所述输入像素的修正输入像素值u(m，n)的大小进行比较，以确定对于该输入像素的二值像素值b(m，n)；减法器，从所述二值像素值b(m，n)中减去所述修正输入像素值u(m，n)，以输出误差值e(m，n)；过滤该误差值e(m，n)的误差过滤器；以及加法器，将所过滤的误差值e(m，n)和输入像素值i(m，n)相加，以输出修正输入像素值u(m，n)。
另外，为实现上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例提供一种均匀地分布亮和/或暗区域以生成二值图像的方法，包括将基于理想最佳距离dopt和最小距离dm的阈值t(m，n)与基于误差值e(m，n)的过滤以及输入连续色调像素值I(m，n)的修正输入像素值u(m，n)进行比较，以确定该输入像素的二值像素值b(m，n)；以及存储与所述输入像素距离所计算的最小距离的少数像素的位置信息，其中，理想最佳距离dopt(i(m，n))位于当前输入连续色调像素值i(m，n)和少量像素之间，以及使用距离与输入像素相邻的二值像素最小距离的少数像素的位置信息，最小距离dm位于该输入像素和该少数像素之间。
从下述结合附图的实施例的描述，本发明的上述和其他方面和优点将变得显而易见并且更容易理解，其中图1是由Floyd和Steinberg提出的传统的误差扩散装置的框图；图2是根据本发明的实施例，使用少数像素的位置信息的二值图像生成装置的框图；图3是根据本发明的另一实施例，使用少数像素的位置信息的二值图像生成方法的流程图；图4示出用于搜索图3的二值图像生成方法中所用的少数像素的位置信息的搜索区；图5是根据图3中示例说明的方法，计算输入像素和少数像素之间的最小距离的流程图；以及图6是根据图3中示例说明的方法，使用阈值和最小距离计算二值像素值的流程图。
具体实施例方式
现在将更详细地参考本发明的实施例，在附图中示例说明其例子，其中相同的标记表示相同的元件。
图2是根据本发明的实施例，使用少数像素的位置信息的二值图像生成装置的框图。参考图2，该二值图像生成装置包括最佳距离计算器22、少数像素位置信息存储器32、最小距离计算器24、量化器26、减法器30、误差过滤器28和加法器20。最佳距离计算器22接收当前输入连续色调像素值i(m，n)，然后使用该当前输入连续色调像素值i(m，n)，计算输入像素和少数像素之间的最佳距离dopt。少数像素位置信息存储器32存储少数像素的位置信息。最小距离计算器24从少数像素位置信息存储器32中读取少数像素的位置信息，以计算输入像素和少数像素之间的最小距离dmin。量化器26比较对于输入像素的基于最佳距离dopt和最小距离dmin计算的阈值和修正输入像素值u(m，n)的大小，以确定对于输入像素的二值像素值。减法器30从二值像素值b(m，n)中减去修正输入像素值u(m，n)以输出误差值e(m，n)。误差过滤器28过滤误差值e(m，n)。加法器20将过滤的误差值e(m，n)和输入像素值i(m，n)相加以输出修正输入像素值u(m，n)。
图3是根据本发明的实施例，使用少数像素的位置信息的二值图像生成方法的流程图。在操作300中，使用上述公式1，将当前输入像素值i(m，n)加到前一输入像素的过滤误差值上以计算修正输入像素值u(m，n)。为了在二值图像中均匀分布像素，必须对于每个连续色调像素值保持平均亮度级值，以及必须定义少数像素之间的距离。
在操作310中，使用公式4，如下计算输入像素和少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))dopt(i(m,n))=1/i(m,n)255]]>如果i(m，n)≤127=1/1-i(m,n)255]]>如果i(m，n)＞127 …(4)在公式4中，在当前输入像素值i(m，n)接近中级值127时，输入像素和少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))被减小，而在当前输入像素值i(m，n)接近0(黑色像素)或255(白色像素)时，理想最佳距离dopt(i(m，n))被增加。
在步骤320，使用少数像素的位置信息，设置输入像素和少数像素之间的最小距离dmin。在最小距离dmin的计算中，如果输入像素值i(m，n)大于127，则将黑色像素设置成少数像素以计算最小距离dmin。
图4示例说明图3的二值图像生成方法中所用的搜索少数像素的位置信息的搜索区。假定公式4中的输入像素值i(m，n)具有0和255之间的值。当输入像素值i(m，n)分别为1和254时，理想最佳距离dopt(i(m，n))的最大值为15.969。当输入像素值i(m，n)分别为0和255时，理想最佳距离dopt(i(m，n))的最大值为无穷大。因此，将被用于搜索少数像素以计算最小距离dmin的搜索区56为半圆形，如图4所示，并包括距离当前输入像素49的(m，n)坐标的上16行，以及左右16个像素。如用实线所示，可以成形搜索区56，用于计算距离当前输入像素49的(m，n)坐标的距离。如用虚线所示，成形搜索区57以搜索距离前一输入像素40的(m，n-1)坐标最近的少数像素。
如图4所示，以前一输入像素40的(m，n-1)坐标为中心的搜索区56几乎与以当前输入像素49的(m，n)坐标为中心的区相同。以当前输入像素49为中心的搜索区56包括向右的1维区域54，以及向左的1维区域52。因此，可以仅使用距离前一输入像素40的(m，n-1)坐标最小距离的一个少数像素的位置信息和位于当前输入像素49的右边和左边的1维区域54和52中的少数像素的位置信息，计算当前输入像素49和一个少数像素之间的距离。当距离前一输入像素40的(m，n-1)坐标最小距离的一个少数像素46的相对坐标为(a1，b1)时，搜索区56中距离当前输入像素49的(m，n)坐标距离d1的少数像素46的相对坐标为(a1，b1+1)。当距离1维区域52中的二值像素42的(m-1，n)坐标最小距离的少数像素48的相对坐标为(a2，0)时，距离当前输入像素49的(m，n)坐标距离d2的少数像素48的相对坐标为(a2-1，0)。当距离二值像素44的(m+1，n-1)坐标最小距离的少数像素50的相对坐标为(a3，0)时，距离当前输入像素49的(m，n)坐标距离d3的少数像素50的相对坐标为(a3+1，1)。
在公式5中，用于表示相对位置的坐标参数a1、a2、a3和b1的范围如下-16≤a1≤16-16≤a2≤0 …(5)0≤a3，b1≤16能分别使用下述公式6、7和8，计算从当前输入像素49的(m，n)坐标到各个少数像素46、48和50的(a1，b1+1)、(a2-1，0)和(a3+1，1)的距离d1、d2和d3
d1=(a1)2+(b1+1)2···(6)]]>d2=(a2-1)2···(7)]]>d3=(a3+1)2+12···(8)]]>选择根据公式6、7和8计算的三个值的最小值，使用公式9，如下计算当前输入像素和少数像素之间的最小距离dmin(i(m，n))dmin(i(m，n))＝Min(d1，d2，d3) …(9)图5是在少数像素为黑色像素的情况下，计算图3的输入像素和少数像素之间的最小距离dmin的流程图。
在操作500中，MEMBX和MEMBY是存储在图2所示的少数像素位置信息存储器32中的少数黑色像素的位置信息，并表示距离坐标位置(m，n-1)的少数黑色像素最小距离的少数黑色像素的相对坐标。另外，即使当少数像素为白色像素时，可以将白色像素的相对坐标存储在少数像素位置信息存储器32中。
在操作510、520、530、540、560、570和580中，使用上面公式5至9，计算输入像素和少数像素之间的距离。由于理想最佳距离的最大值接近16，如果最小距离超过16，则将输入像素和少数像素之间的距离削减到16，如等式10所示，以防止不必要地处理距离信息 在这里，(p1，q1)坐标是位于距离当前输入像素的(x，y)坐标最佳距离内的少数像素的相对坐标。如果(p2，q2)坐标超出最佳距离，将少数像素的相对坐标设置为16。
通过在公式11中取代少数像素的(p2，q2)相对坐标，来计算距离d，如下d=DIST(p,q)=p2+q2...(11)]]>在操作580中，从距离d1、d2和d3中选择最小距离值作为最小距离dmin。
在图3的操作330和340中，使用在操作310和320中计算的理想最佳距离dopt(i(m，n))和最小距离dmin，计算被输入作为阈值的连续色调像素的二值像素值。
图6是图3的计算二值像素值的流程图。
使用距离周围二值像素最小距离的少数像素的位置信息的距离和由输入像素的灰度级值确定的最佳距离之间的关系，计算阈值。在公式12中，将阈值表示如下t(m，n)＝127-A×(dWmin(i(m，n))-dopt(i(m，n))如果i(m，n)≤127＝127+A×(dBmin(i(m，n))-dopt(i(m，n))如果i(m，n)＞127 …(12)在这里，A是正常数。
如果当前输入像素值i(m，n)大于127，在操作610中，将少数黑色像素和当前输入像素之间的黑色像素最小距离dBmin与理想最佳距离dopt进行比较。如果黑色像素最小距离dBmin大于理想最佳距离dopt，在操作612中，将阈值t(m，n)设置为大于127。因此，在操作614和620中，将当前输入像素确定为黑色像素的可能性很高。
如果当前输入像素值i(m，n)小于或等于127，在操作610中，将少数白色像素和当前输入像素之间的白色像素最小距离dWmin与理想最佳距离dopt进行比较。如果白色像素最小距离dWmin大于理想最佳距离dopt，那么在操作616中，将阈值t(m，n)设置为小于127。在操作614和618中，当前输入像素很可能被确定为白色像素。
因此，如果当前输入像素值i(m，n)小于或等于127以及白色像素最小距离dWmin大于理想最小距离dopt，那么可以通过降低阈值t(m，n)来输出白色像素。如果白色像素最小距离dWmin小于理想最佳距离dopt，那么可以通过增加阈值t(m，n)来输出黑色像素。结果，输出少数像素可以具有均匀分布。
如果确定二值像素值，在操作350中，存储根据二值像素值和修正输入像素值计算的误差值。在操作360中，输入像素的少数像素的位置信息被存储在少数像素位置信息存储器32中，以便当计算下一输入像素的二值像素值时，使用更新的少数像素的位置信息。在操作370中，确定输入像素是否为最后一个像素。如果输入像素不是最后一个像素，过程进行到操作300以生成下一输入像素的二值像素值。
如上所述，在误差扩散中，根据本发明的实施例，能在亮和暗区域中均匀地分布少数像素，以获得具有提高质量的二值图像。使用距离已经处理过的相邻二值像素最小距离的少数像素的位置信息，创建二值像素值，以计算当前输入像素和少数像素之间的最小距离。结果，可以降低所需计算量。
尽管示出和描述了本发明的一些实施例，本领域的技术人员将意识到在不背离本发明的原理和精神、在附加权利要求书中定义的范围的情况下，在这些实施例中可以进行各种改进。
权利要求
1.一种使用少数像素的位置信息生成二值图像的方法，所述方法包括下列步骤通过将过滤前一二值像素的误差值e(m，n)获得的值加到输入像素的当前输入连续色调像素值i(m，n)上，来计算输入像素的修正输入像素值u(m，n)；计算所述当前输入连续色调像素值i(m，n)和一少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))；使用与相邻所述输入像素的二值像素距离最小距离的少数像素的位置信息，计算所述输入像素和少数像素之间的最小距离dm；使用对于当前输入连续色调像素值i(m，n)的所述理想最佳距离dopt(i(m，n))和最小距离dm，计算阈值t(m，n)；比较所述阈值t(m，n)和修正输入像素值u(m，n)，以确定所述输入像素的二值像素值b(m，n)；以及存储与所述输入像素距离计算的最小距离的所述少数像素的位置信息。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述理想最佳距离dopt(i(m，n))计算如下dopt(i(m,n))=1/i(m,n)255]]>如果i(m，n)≤127=1/1-i(m,n)255]]>如果i(m，n)＞127
3.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述最小距离dm包括下列步骤计算所述输入像素和距离相邻所述输入像素的二值像素最小距离的少数像素之间的距离d1、d2和d3；以及将所计算的最小距离d1、d2和d3的最小值确定为所述输入像素和少数像素之间的最小距离dm。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述输入像素和所述少数像素之间的距离d1、d2和d3分别计算如下d1=(a1)2+(b1+1)2]]>d2=(a2-1)2]]>d3=(a3+1)2+12]]>其中，(a1，b1)表示距离与所述输入像素的坐标(m，n)相邻的二值像素的(m，n-1)坐标位置最小距离的一少数像素的相对坐标，(a3，0)表示位于与所述输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m+1，n-1)坐标位置的右边的少数像素的相对坐标，以及(a2，0)表示位于与所述输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m-1，n)坐标位置的左边的少数像素的相对坐标。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述阈值t(m，n)计算如下t(m，n)＝127-A×(dWmin(i(m，n))-dopt(i(m，n)) 如果i(m，n)≤127＝127+A×(dBmin(i(m，n))-dopt(i(m，n)) 如果i(m，n)＞127其中，A为正常数，dWmin为少数白色像素和所述当前输入像素之间的最小距离，以及dBmin为少数黑色像素和所述当前输入像素之间的最小距离。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述二值像素值b(m，n)计算如下u(m,n)=i(m,n)+Σajke(m-j,n-k)]]>e(m，n)＝u(m，n)-b(m，n)b(m，n)＝0 如果u(m，n)≤t(m，n)＝255如果u(m，n)＞t(m，n)
7.一种用于使用少数像素的位置信息生成二值图像的装置，包括最佳距离计算器，用于接收输入像素的当前输入连续色调像素值i(m，n)，并使用所述当前输入连续色调像素值i(m，n)，计算所述输入像素和一少数像素之间的理想最佳距离dopt(i(m，n))；少数像素位置信息存储器，用于存储少数像素的位置信息；最小距离计算器，用于从所述少数像素位置信息存储器中读取所述少数像素的位置信息，并计算所述输入像素和所述少数像素之间的最小距离dmin；量化器，用于比较阈值t(m，n)和所述输入像素的修正输入像素值u(m，n)的大小，以确定对于所述输入像素的二值像素值b(m，n)，所述阈值t(m，n)是基于所述理想最佳距离dopt(i(m，n))和所述最小距离dmin计算的；减法器，用于从所述二值像素值b(m，n)中减去所述修正输入像素值u(m，n)，以输出误差值e(m，n)；误差过滤器，用于过滤所述误差值e(m，n)；以及加法器，用于将过滤的误差值e(m，n)和所述输入像素值i(m，n)相加，以输出所述修正输入像素值u(m，n)。
8.如权利要求7所述的装置，其中，所述最佳距离计算器如下计算所述理想最佳距离dopt(i(m，n))dopt(i,(m,n))=1/i(m,n)255]]>如果i(m，n)≤127=1/1-i(m,n)255]]>如果i(m，n)＞127
9.如权利要求7所述的装置，其中，由所述最小距离计算器进行的dmin的计算包括计算所述输入像素和距离相邻所述输入像素的二值像素最小距离的少数像素之间的距离d1、d2和d3；以及将所计算的最小距离d1、d2和d3的最小值确定为所述输入像素和少数像素之间的最小距离dmin。
10.如权利要求7所述的装置，其中，所述最小距离计算器进一步分别如下计算所述输入像素和所述少数像素之间的距离d1、d2和d3d1=(a1)2+(b1+1)2]]>d2=(a2-1)2]]>d3=(a3+1)2+12]]>其中，(a1，b1)表示距离与所述输入像素的坐标(m，n)相邻的二值像素的(m，n-1)坐标位置最小距离的一少数像素的相对坐标，(a3，0)表示位于与所述输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m+1，n-1)坐标位置的右边的少数像素的相对坐标，以及(a2，0)表示位于与所述输入像素的(m，n)坐标相邻的二值像素的(m-1，n)坐标位置的左边的少数像素的相对坐标。
11.如权利要求7所述的装置，其中，所述量化器如下确定所述阈值t(m，n)t(m，n)＝127-A×(dWmin(i(m，n))-dopt(i(m，n)) 如果i(m，n)≤127＝127+A×(dBmin(i(m，n))-dopt(i(m，n)) 如果i(m，n)＞127其中，A为正常数，dWmin为少数白色像素和所述当前输入像素之间的最小距离，以及dBmin为少数黑色像素和所述当前输入像素之间的最小距离。
12.一种均匀地分布亮和/或暗区域以生成二值图像的方法，包括下列步骤比较阈值t(m，n)和修正输入像素值u(m，n)，以确定所述输入像素的二值像素值b(m，n)，所述阈值t(m，n)基于理想最佳距离dopt和最小距离dm，所述修正输入像素值u(m，n)基于误差值e(m，n)的过滤和输入连续色调像素值I(m，n)；以及存储与所述输入像素距离所计算的最小距离的少数像素的位置信息；其中，理想最佳距离dopt(i(m，n))是位于当前输入连续色调像素值i(m，n)和少数像素之间，以及使用与相邻所述输入像素的二值像素距离最小距离的少数像素的位置信息，最小距离dm是位于所述输入像素和所述少数像素之间。
全文摘要
使用少数像素的位置信息的二值图像生成方法和装置。通过将过滤前一二值像素的误差值e(m，n)获得的值加到当前输入连续色调像素值i(m，n)上，来计算修正输入像素值u(m，n)。计算当前输入连续色调像素值i(m，n)和一少数像素之间的理想最佳距离d
文档编号H04N1/405GK1522864SQ200410005219
公开日2004年8月25日 申请日期2004年2月17日 优先权日2003年2月17日
发明者李乙焕 申请人:三星电子株式会社