hirax.net::続ACIIアートの秘密::(1999.09.08)

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階調変換 その1

 さて、今回は

の続きである。今回はASCIIアートの階調変換に関する話である。原画像からASCII文字画像に変換するときにどう変換するか、という話の第一話である。

 まずは、白から黒までの256階調の基準チャートとASCII文字によるチャートを示してみよう。
  

基準チャート(上)、とASCII文字チャート(下)

 両者ともかなり縮小表示している。従って、ASCII文字チャートの方は文字がつぶれて滑らかに見えている。一見すると、ASCII文字チャートの方は白地に黒い文字を印字しているため、完全に黒いようなものは出力できない。そのため、全体的に白く見える。

 これらの2つの画像のヒストグラムを示してみよう。ばらつきが多少あるが、256階調の基準チャート(上)では256階調にわたって存在している。しかし、ASCII文字チャート(下)では(ざっと見た限りでは)35階調程度しか存在していない(これは使用するフォントによって異なる)。もともと、ASCII文字は数多くあるわけではないし、平均濃度が等しい文字も存在するので、この程度になってしまうのはしょうがない。また、最も黒い領域でも、256階調の基準チャート(上)の半分程度の濃度しかない(これも使用するフォントによって異なる)。
 ところどころに「使用するフォントによって異なる」という注釈を入れいるがこれが前回作成したimage2asciiの特徴である。指定のフォントを用いて画像出力を行った結果を用いてガンマテーブルを再構成するのである。逆にいえば、その指定のフォントを用いない場合には意図した画像は得られないわけである。「DeviceDepend」な技術というわけである。
  

256階調の基準チャート(上)、とASCII文字チャート(下)

 そもそも、オリジナルの画像から、この程度の階調しかないASCII文字画像へどのように変換したら良いだろうか? 先に基準チャート(上)とASCII文字チャートの例を示したが、そもそもそのASCII文字チャートはどのようにして変換するのだろうか?

 まず思いつくのはオリジナル画像の濃度に一番近い濃度の出力を行う方法である。それを濃度精度重視の変換と呼ぼう。そして、もうひとつは、オリジナル画像の中での相対濃度を基準とする変換である。すなわち、オリジナルの最大濃度をASCII文字出力による最大画像に合わせ、オリジナルの最小濃度をASCII文字出力による最小画像に合わせ、あとは単に線形に変換する方法である。こちらを(まずは単純な)階調性重視の変換と呼ぼう。その変換の構造を以下に示してみる。
  

濃度精度重視の変換(左)と、階調性重視の変換(右)

 濃度精度重視の変換(左)では、ある濃度以上になると全て同じ濃度で示されてしまう。階調性重視の変換(右)ではそんなことは生じない。しかし、オリジナルの画像と変換後の画像の濃度はかなり異なってしまう。これら2つのやり方によるASCII文字チャートをそれぞれ示してみる。
  

基準チャート(上)、濃度精度重視によるASCII文字チャート、階調性重視によるASCII文字チャート(下)

 濃度精度重視によるASCII文字チャートと階調性重視によるASCII文字チャート(下)のどちらが自然だろうか?濃度精度重視によるASCII文字チャートは階調の中程までは基準チャート(上)と非常に近い濃度を保っている。そのかわり、それ以降の濃度が高い部分はまったく階調性を失っている。少なくともこの基準チャート(上)のように256階調にわたり均等に濃度が存在するような画像を扱うのであれば、階調性重視によるASCII文字チャート(下)の方が自然だろう。というわけで、前回作成したimage2asciiは階調性重視による変換を用いている。

 さて、今回は256階調全てにわたって滑らかな基準チャートを用いて考えてみた。しかし、実際の写真はそんなものではない。色々な濃度が均等に現れるわけではないし、そもそも狭い濃度領域しかない画像の場合もあるそういった場合には、数多くの問題が生じる。また、単に(単純な)階調性重視によるASCII文字チャート(下)が優れているわけでもなくなる。場合によって何が優れているかは異なるのだ。一般的な画像において、一体どんな問題が生じるのか、ということを次回に考えてみることにする。そして、新たに2種類の変換方法を加えてバージョンアップしたimage2asciiの登場するわけである。


 今回は、その3つの変換方法の違いにより出力画像にどのような違いが生じるかを示すだけにしておく。先入観が無い状態で、優劣を判断してみると良いと思う。次の例は人物写真である。まずは、オリジナルの写真である。
  

人物写真(ロボS氏)

 以下にimage2asciiを用いて変換したものを示す。
  

人物写真をimage2asciiの3つのモードでBitmap画像に変換したもの
(1).単純な階調重視モデル
(2).拡大した単純な階調重視モデル
(3).情報量を最大にするモデル

 これらの違いがどのようなものであるかを次回に考える。

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