结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置

摘要

本发明公开了一种结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，将半色调法与影像增强技术结合，同时达到半色调的处理及改善影像品质，本发明主要包含有影像输入模块、影像增强处理模块以及半色调处理模块，通过影像输入模块将影像以原始影像数据的型态，直接输入影像增强处理模块进行以滤波为基础的影像增强，再通过半色调处理模块针对增强后的影像数据进行误差扩散，而可将原先两个不同处理流程简化成一个机制，使得硬件架构简单，并减少内存使用量。

说明书

技术领域

本发明涉及一种影像处理装置，应用于影像输出装置，特别是涉及一种同时结合半色调法与影像增强技术的影像处理装置。

背景技术

一般来说，计算机上所显示的数字影像都是由三原色—红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)依照不同的比例混合而成，以24位的影像为例，R、G、B分别为8位，各原色的色阶为0～255，譬如R、G、B值皆为0显示黑色，R、G、B值皆为255代表白色。然而当计算机上的数字影像要输出时就发生了问题，因为许多打印和显示装置只能产生二值化的影像，因此必须将多色阶影像转换成二值化影像输出，这种转换方法称为半色调(Halftone)。

半色调是利用人眼对阴影的错觉造成多色阶的感觉，以打印机为例，以纸张上的一小方格为一单位，每一单位以不同的填满程度对应到不同的色阶值，观察者在适当的距离外看这个方格，并不会看到方格内的明暗变化，而会将小方格看成一整体，只会感觉到方格的平均亮度。

依据计算出半色调影像一个像素所需处理点数的多寡，半色调处理通常可分成两大类：单点处理法与邻近点处理法。对于单点处理法而言，半色调的输出通常是由原影像的每个像素经过与某个屏蔽(Mask)比较而得，此种方法以颤抖法(Dither Method)为代表。对于邻近点处理法而言，半色调的输出不是由简单的像素比较就能得到，而需要经过滤波(Filter)的处理，此种方法以误差扩散法(Error Diffusion Method)为代表。由于使用误差扩散法能得到较好的色阶表现，当为了得到品质较好的半色调输出影像时，比较常用误差扩散法，但是，此法的缺点就是复杂的运算，一像素的计算需要周围数点的乘加才能完成。

一张多色阶的影像通常都是为了符合输出装置的特性才会做半色调处理，由于半色调后的输出影像经过调降色阶，输出影像的品质也就一定不会有原始影像好，此时，如果原始多色阶的影像品质很差，如：模糊、有噪声，输出的半色调影像看来就会更差。一般而言，为了改善此问题，原始影像在做半色调处理前会先加强影像品质，如此一来，算法的架构及运算复杂度都增加，所需的内存也相对随之增加。

另一方面，多功能事务机与相片打印机都使用到半色调的技术。在多功能事务机的拷贝流程中，一份彩色的文件可以直接经由扫描而打印输出，此一流程完全是独立完成，并没有经过计算机的处理，若多功能事务机本身并没有影像增强处理的机制，则输出品质完全依据于原始文件，一旦原始文件有瑕疵，打印输出也就有瑕疵。相同的情形也发生在相片打印机，一般的相片打印机都具有插放记忆卡的装置，记忆卡中有许多影像文件，使用者会从记忆卡中选择要打印的影像，由于此一流程也未经计算机处理，若原始影像品质不好，打印输出的品质也就不好。在这些情况下，输出品质的改善必须在装置端完成，至于如何改善就衍生出许多不同的技术。

因此，现有专利提出一些不同的解决之道，如美国专利公告第6,424,747号专利，其设计了一个平滑电路，通过此电路从滤波器储存单元中选择一适当的滤波器，然后由色彩转换表(Color Conversion Table)中查得的值通过滤波器来加以平滑化；然而此发明直接改变色彩值恐怕会影响到影像的色彩表现。如美国专利公告第6,201,613号专利，是将半色调后的影像经由低通滤波器处理达到平滑化的效果；因为是针对半色调后的影像来进行平滑化处理，处理效果有限。如美国专利公告第6,061,145号专利，同样针对一张半色调影像作平滑化处理，其乃先检测出半色调影像中锐利的型别(Pattern)，再把这些锐利的型别以预先设定的平滑型别代替，此方法必须经过两个步骤的处理：检测与替换，检测的部分会消耗不少时间，而且原先设定的锐利型别种类越多，所检测的时间也就越多，所需的内存也就越多，并不实用。如美国专利公告第5,757,976号专利，其使用误差扩散法达成半色调处理，并有一滤波器控制电路依据影像中不同的区域灰度值选择不同的误差扩散滤波器，以达成不同的效果，不过误差滤波器的改变只对半色调所产生的噪声与重复型别有影响，对于原始影像品质就不佳的情况无法得到有效的改善。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，解决现有技术的影像色彩表现不佳、内存使用量大的问题。

为达到上述目的，本发明提供了一种结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，包含有：

一影像输入模块，用以读取一影像，并产生一原始影像数据；

一影像增强处理模块，接收该原始影像数据，并针对该原始影像数据进行滤波处理，而输出一影像增强数据；及

一半色调处理模块，接收该影像增强数据，并进行误差扩散处理而输出一半色调影像；

该影像增强处理模块根据该半色调处理模块进行误差扩散处理所需的像素来进行影像增强处理。

上述的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，该影像增强处理模块为滤波器的型式。

上述的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，该影像增强处理模块为一平滑化处理模块。

上述的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，该影像增强处理模块为一锐利化处理模块。

上述的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，该影像增强处理模块包含有：

一乘法运算器，根据该滤波器的一预设权重值，计算该原始影像数据内的像素的加权值；

一加法运算器，加总一待处理像素与邻近该待处理像素的像素的加权值，而获得一加总值；及

一除法运算器，将该加总值除以该预设权重值而获得该待处理像素的影像增强数据。

上述的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，其特点在于，该影像增强处理模块为一个二维的滤波器。

本发明的技术效果在于：本发明提供的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，通过影像输入模块可以对影像进行处理得到原始影像数据，并通过影像增强处理模块直接对原始影像数据进行增强处理，增强处理后再由半色调处理模块来进行半色调处理，进而输出影像。本发明将原先两个不同处理流程简化成一个机制，不仅架构简单，还因直接对原始影像数据进行影像增强处理，再来进行半色调处理，故，不仅可以增强影像，而且不改变影像的原始内容表现，亦可同时完成影像增强以及半色调处理，大幅减少内存的使用量。

下面结合附图进一步详细说明本发明的具体实施例。

附图说明

图1为打印机的数据处理示意图；及

图2为本发明的架构示意图。

其中，附图标记说明如下：

100                            打印数据处理装置

110                            色彩转换机制

120                            半色调处理装置

130                            数据排整器

140                            打印控制模块

10                             影像输入模块

20                             影像增强处理模块

21                             乘法运算器

22                             加法运算器

23                             除法运算器

30                             半色调处理模块

31                             量化器

32                             误差滤波器

具体实施方式

本发明所揭示的结合影像增强技术与半色调法的影像处理装置，主要应用于影像输出装置，譬如打印机、多功能事务机等，请参阅图1，100为打印机或多功能事务机的数据处理装置，包含有色彩转换机制110、半色调处理装置120、数据排整器130以及打印控制模块140。想要打印的影像会以三原色(红蓝绿RGB)的数据型态存在，首先，影像输入至色彩转换机制110转换色域坐标，从三原色转换为打印色彩，然后半色调处理装置120将多色阶的影像降阶成半色调输出影像，输出影像再经由数据排整器130排列成打印所需的数据型态，以喷墨打印机为例，此步骤就是将半色调输出影像排列成喷墨孔的形式，最后，打印控制模块140控制打印输出至媒介上。

本发明所揭示的影像处理装置即是取代原有的半色调处理装置120，请参阅图2，包含有影像输入模块10、影像增强处理模块20以及半色调处理模块30，首先通过影像输入模块10将输入的影像转化为原始影像数据I[m，n]而直接输送至影像增强处理模块20进行影像增强的处理。

影像增强处理模块20主要是以滤波器的型态，其算法概略如下：

$>>O>[>m>,>n>]>=>>\Sigma >>k>,>r>\; >I>[>m>->k>,>n>->r>]>\times >a>[>k>,>r>]>>>$

其中I[m，n]为原始影像数据、O[m，n]为影像增强数据、a[k，r]为滤波器，其情况可以为平滑化处理(见下表)

    1/9    1/9    1/9    1/9    1/9    1/9    1/9    1/9    1/9

或是锐利化处理(见下表)

    0    1    0    1    1   -1    0   -1    0

不论是何种处理模式的滤波器，原则上正中央斜体字者为原始影像数据中待处理像素，利用乘法运算器21将待处理像素以及相邻的像素乘以预设权重值(表中的数字)而得到加权值，然后通过加法运算器22将待处理像素以及相邻像素的加权值累加得到加总值，最后利用除法运算器23将加总值除以所有的预设权重值总和，就可以得到待处理像素的影像增强数据。

依序处理所有的像素后，再将影像增强数据O[m，n]送至半色调处理模块30来进行半色调处理。如下面算法所示：

$>{}^{}$

E[m，n]＝O^*[m，n]-B[m，n]

其中影像增强数据O[m，n]，其范围通常是0(White)～1(Black)，而B[m，n]是量化器31的输出，其有D个不同程度，分别为0、…1，量化器31中的临界值(Threshold)会被固定在特定值，若临界值为等分的，则为 $>>>1>>2>>(>D>->1>)>>>>,>>3>>2>>(>D>->1>)>>>>.>.>.>>>2>>(>D>->1>)>>->1>>>2>>(>D>->1>)>>>>.>>>E[m，n]为误差信号，也就是量化的误差，此值是由量化前后的信号相减而得，误差信号E[m，n]经过误差滤波器32后产生校正信号，这个校正信号是用来校正未来的输入。O*[m，n]是校正后的半色调影像输出，a[k，r]是误差滤波器32(滤波器内的值是误差信号的权重，[k，r]表示误差信号的传输方向)。$

然后，结合上述算法，可以得到：

$>>E>[>m>,>n>]>=>O>[>m>,>n>]>->B>[>m>,>n>]>+>>\Sigma >>k>,>r>\; >E>[>m>->k>,>n>->r>]>\times >a>[>k>,>r>]>>>$

接着再将其转化至频域表示，可以得到：

E[z₁，z₂]＝[O[z₁，z₂]-B[z₁，z₂]]H[z₁，z₂]

因此，可知此误差滤波器32是个全极点的线性系统。

另外，常见的误差滤波器32的情况有Floyd and Steinberg(见下表)：

    *    7/16    3/16    5/16    1/16

Jarvis，Judice and Ninke(见下表)

    *    7/48    5/48    3/48    5/48    7/48    5/48    3/48    1/48    3/48    5/48    3/48    1/48

Stucki(见下表)

    *    8/42    4/42    2/42    4/42    8/42    4/42    2/42    1/42    2/42    4/42    2/42    1/42

Stevenson and Arce(见下表)

    *    32/200    12/200    26/200    30/200    16/200    12/200    26/200    12/200    5/200    12/200    12/200    5/200

其中*号所在表示所需要进行误差扩散的像素。

因此，结合上述影像增强处理模块20以及半色调处理模块30之算法，可以得到：

$>{}^{}$

E[m，n]＝O^*[m，n]-B[m，n]

以下举一应用例来说明本发明的处理结果。假设影像的数据为8位，换句话说，影像输入值的变化范围介于0-255(见下表)。

 120 101 105 101  96  94  80  72  77  79  84  86  83  72  102 118 131 166 189 186 110 73  102 121  106 92  88  57  61  130 114 77  138 56  53  88  167 184 143 192 127 97  107 124  87  80  88  118 132 173 182 120 184 204 162 165 198 162 94  187 129 120 120 94   84  78  85  140 167 172 206 209 200 192 230 203 192 177 86  182 183 130 123 87   78  78  72  69  72  76  100 162 112 209 215 200 192 185 105 136 192 179 108 95   82  75  74  75  76  77  86  108 205 217 202 187 166 188 154 79 102 203 220 167  80  80  90  67  75  77  85  209 199 211 197 166 92  181 181 107 87  109 126 190  178 174 168 65  43  80  135 216 191 210 203 206 208 185 167 161 98  70  105 90   130 121 71  90  111 139 207 210 213 216 188 161 188 184 156 154 122 62  87  132  150 174 183 178 165 181 217 186 208 186 145 147 169 191 170 156 108 91  129 112  124 99  72  76  80  213 194 201 186 168 149 157 200 162 59  143 44  100 185 86   61  56  56  72  138 224 175 203 161 160 151 180 178 62  105 179 63  83  147 172  70  54  41  121 209 204 201 185 172 163 220 164 52  93  129 143 80  56  70  152  173 122 167 186 113 112 208 174 180 183 224 178 119 129 116 116 106 69  62  76   139 186 116 74  65  64  147 156 167 164 166 199 229 166 125 106 115 103 181 108 161  52  50  62  61  72  116 159 132 121 126 132 163 213 170 117 112 78  152 206 201  66  41  65  65  80  109 200 159 100 98  115 132 135 132 130 117 68  65  120 189  174 77  56  72  97  121 149 204 110 43  126 126 133 126 129 126 102 103 187 127  118 208 165 123 93  116 123 121 49  67  105 102 106 108 143 118 176 100 153 56   55  53  133 190 89  93  114 118 110 98  83  85  91  95  143

半色调的输出则为1个位：0或1，量化器中的临界值定为128，也就是输入小于128时，量化器的输出为0；输入大于或等于128时，量化器的输出则为1。影像增强处理的滤波器情况如下表：

    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13    1/13

而半色调以误差扩散法达成，使用的误差权重滤波器为Jarvis，Judice andNinke误差滤波器，经计算像素点(3，3)如下：

$>{}^{}$

$>>+>O>[>3,2>]>+>O>[>4,2>]>+>O>[>5,2>]>+>O>[>1,3>]>+>O>[>2,3>]>+>O>[>3,3>]>\}>+>E>[>1,1>]>>>$

$>>+>E>[>2,1>]>+>E>[>3,1>]>+>E>[>4,1>]>+>E>[>5,1>]>+>E>[>1,2>]>+>E>[>2,2>]>+>E>[>3,2>]>>>$

$>>+>E>[>4,2>]>+>E>[>5,2>]>+>E>[>1,3>]>+>E>[>2,3>]>>>$

$>>=>>1>13>>\{>120>+>101>+>105>+>101>+>96>+>110>+>73>+>102>+>121>+>106>+>127>>>$

$>>+>97>+>107>\}>+>>(>120>->0>)>>+>>(>119>->0>)>>+>>(>135>->255>)>>+>>(>96>->0>)>>>>$

$>>+>>(>98>->0>)>>+>>(>132>->255>)>>+>>(>78>->0>)>>+>>(>119>->0>)>>+>>(>173>->255>)>>>>$

$>>+>>(>142>->255>)>>+>>(>142>->255>)>>+>>(>101>->0>)>>>>$

$>>=>105>+>120>+>119>->120>+>96>+>98>->123>+>78>+>119>->82>->113>->113>>>$

$>>+>101>>>$

∴B[3，3]＝0

依序计算可以得到整张影像的半色调影像数据(见下表)。

  0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    0    1    1    1    1  1    0    0    1    1    0    1    0    0    1    1    0    1    0    0    0    1    1    0    1  1    0    0    1    0    0    1    1    0    1    1    0    1    1    0    1    0    0    0    1  0    1    1    0    0    0    0    0    1    0    0    1    1    0    1    1    1    1    0    1  1    0    1    0    1    1    0    1    1    0    1    1    0    1    1    1    1    1    0    0  1    1    0    0    0    1    0    0    0    1    0    1    1    1    0    1    0    1    1    0  0    1    1    1    0    0    0    0    0    0    0    0    1    1    1    0    1    0    1    0  0    0    1    1    0    1    1    1    0    1    1    0    1    1    1    1    1    1    1    1  0    0    1    0    1    0    0    0    1    0    1    1    1    0    0    1    0    0    1    0  1    0    0    1    0    1    1    0    1    0    1    1    1    1    1    1    1    1    1    0  0    0    1    0    0    1    1    0    1    1    0    1    1    0    1    1    0    1    0    1  0    1    1    0    1    0    0    0    1    1    0    1    1    0    0    1    0    0    0    1  0    0    0    1    0    0    0    1    0    1    1    1    1    1    1    1    1    0    1    1  0    0    0    1    0    1    1    0    1    0    1    0    0    1    0    1    0    1    0    0  1    0    1    0    0    1    1    0    1    0    1    1    1    1    0    1    1    0    1    0  0    1    0    1    1    0    0    0    0    1    0    0    1    1    0    1    1    0    1    1  0    0    1    0    1    0    0    1    0    0    1    0    0    1    0    1    0    1    0    0  1    0    1    0    0    1    1    0    0    1    1    0    1    1    0    0    1    1    0    1  0    0    1    1    0    1    0    0    1    0    0    1    0    1    0    0    1    0    0    1  1    1    0    1    0    1    0    1    1    0    0    1    0    0    1    0    0    1    0    1

像素点的计算在一个程序中就完成了平滑化处理及半色调，而且平滑化处理使用到的像素点与半色调完全相同，内存中最多只需要存放滤波器中13个像素点的像素值。因此大幅减少内存的使用量。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明的实施范围；即凡依本发明的内容所作的均等变化与修饰，皆为本发明的范围所涵盖。