JP2002027243A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 出力画像の粒状感を低減することができ、し
かも、中間階調の再現が安定しない場合であっても、出
力画像の階調が大きく変化するのを防止することのでき
る画像処理方法を提供すること。 【解決手段】 多値表現数をＮとしたときに、複数個の
しきい値調整係数を｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝（但し、ｋ＝
１，．．．，Ｎ）とするとともに、これらのしきい値調
整係数を、単調増加、かつ、総和ゼロ、かつ、ｋ番目と
Ｎ−ｋ＋１番目を符号反転する関係に設定し、ストカス
ティックスクリーン値からしきい値調整係数を減算する
ことにより、複数個の多値ディザしきい値を設定するこ
とを特徴としている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ストカスティック
スクリーンを用いた多値ディザ処理を行うことにより中
間階調を表現する出力画像を得ることのできる画像処理
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像処理に用いるストカスティックスク
リーンとは、別名ＦＭ（周波数変調）スクリーンとも呼
ばれている。現在、印刷などの網かけに使われるＦＭス
クリーニングは、パルス周波数変調に近いが、変調度が
大きいのでＦＭとは言い難く、ストカスティックスクリ
ーニングが最適表現といえる。このストカスティックス
クリーンとしては、古くはＢａｙｅｒ型ディザ、ホワイ
トノイズマスク、最近ではブルーノイズマスク、グリー
ンノイズマスクなどがある。誤差拡散もストカスティッ
クスクリーニングに入るが、ここでは、ディザ法を用い
るものを示している。

【０００３】一般に、ストカスティックスクリーンを用
いて中間階調を表現する出力画像を得る画像処理方法
は、出力画像の粒状感（ざらつき感）が問題となる。

【０００４】このような問題点に対処するため、例え
ば、インクジェットプリンタにおいては、濃度の異なる
複数種のインクを用いる方法や、ドットサイズを複数種
もつ制御をする方法が提案されている。

【０００５】すなわち、従来の画像処理方法は、入力画
像の各画素になるべく近い階調を出せるインク濃度、ド
ットサイズを選択することで輝度差を減らし、出力画像
の粒状感の低減を図っている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
た従来の画像処理方法においては、出力画像の粒状感を
低減することはできるものの、中間階調の再現が安定し
て出せない場合、すなわち階調値の変動（階調変動）が
ある場合の考慮がされておらず、そのような場合、出力
画像の階調が大きく変化することになる。例えば、従来
の画像処理方法では、入力画像の各画素の階調値が０．
５の均一なものとした場合、出力画像の各画素の階調値
の度数分布は、図８に示すように、階調値が０．５近傍
の頻度が多くなる。ここで、階調値０．５以上の再現が
不安定で、出力画像の各画素の階調値が、０．５から１
にシフトとしたとすると、出力画像の各画素の全ての階
調値が０．５から１になり、再現される出力画像の階調
が大きく変化することになる。

【０００７】そこで、出力画像の粒状感を低減すること
ができ、しかも、出力画像の中間階調の再現が安定しな
い場合であっても、出力画像の階調が大きく変化するの
を防止することのできる画像処理方法が望まれている。

【０００８】なお、階調値の最小値を０（黒）、最大値
を１（白）、多値表現数Ｎを５個とした場合の、従来の
画像処理方法における階調値（入力画像の階調値）と多
値ディザしきい値と出力画像の階調値との関係を図９に
示す。また、多値表現数Ｎを５個とした場合の出力画像
の階調値の数は、Ｎ＋１、すなわち、１、１／５、２／
５、３／５、４／５、１の６個になる。

【０００９】本発明はこれらの点に鑑みてなされたもの
であり、出力画像の粒状感を低減することができ、しか
も、出力画像の中間階調の再現が安定しない場合であっ
ても、出力画像の階調が大きく変化するのを防止するこ
とのできる画像処理方法を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】前述した目的を達成する
ため本発明に係る画像処理方法の特徴は、多値表現数を
Ｎとしたときに、複数個のしきい値調整係数を｛ｄｅｌ
ｔａ（ｋ）｝（但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ）とするとと
もに、これらのしきい値調整係数を、単調増加、かつ、
総和ゼロ、かつ、ｋ番目とＮ−ｋ＋１番目を符号反転す
る関係に設定し、ストカスティックスクリーン値からし
きい値調整係数を減算することにより、複数個の多値デ
ィザしきい値を設定する点にある。この時、入力画像が
均一な階調のときの出力画像の階調の度数分布を、しき
い値調整係数の大きさにより制御することが好ましく。
さらには、入力画像が均一な階調のときの出力画像の階
調の度数分布が、出力画像の階調値の最小値および最大
値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる中間
階調において少なく分布するようにしきい値調整係数の
大きさを制御することがより好ましい。そして、このよ
うな構成を採用したことにより、出力画像の各画素のう
ちの中間階調における階調値の頻度を少なくすることが
できるので、出力画像の中間階調の再現が安定しない場
合であっても、出力画像の階調が大きく変化するのを確
実に防止することができる。また、このような構成を採
用したことにより、ストカスティックスクリーンでのド
ットの成長順に中間階調のドットが現れることになるの
で、ストカスティックスクリーンでの理想とする周波数
特性に近づけることができ、粒状感を低減することがで
きる。

【００１１】さらに、入出力特性を直線状とするように
しきい値調整係数を可変とすることが好ましい。そし
て、このような構成を採用したことにより、出力画像の
うちの中間階調に属する階調値の頻度を任意の数に設定
することができるとともに、入力画像に均一な階調を与
えたときの入力画像の各画素の平均階調値に対する出力
画像の各画素の平均階調値の関係を現す入出力特性を直
線状にすることができるので、中間階調の再現が安定し
ない場合であっても、出力画像の階調が大きく変化する
のをより確実に防止することができる。

【００１２】また、ストカスティックスクリーンにブル
ーノイズマスクを用いることが好ましい。そして、この
ような構成を採用したことにより、ブルーノイズマスク
でのドットの成長順に中間階調のドットが現れることに
なるので、ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特
性により近づけることができ、粒状感を低減することが
できる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明を図面に示す実施形
態により説明する。

【００１４】図１は本発明に係る画像処理方法の多値化
処理のアルゴリズムの第１実施形態を説明するフローチ
ャートである。

【００１５】本実施形態は、多値表現数をＮとしたとき
に、複数個のしきい値調整係数を、単調増加、かつ、総
和ゼロ、かつ、ｋ番目とＮ−ｋ＋１番目を符号反転する
関係に設定し、ストカスティックスクリーン値からしき
い値調整係数を減算することにより、複数個の多値ディ
ザしきい値を設定するとともに、しきい値調整係数を設
定する場合に、入力画像が均一な階調のときの出力画像
の階調の度数分布が出力画像の階調値の最小値および最
大値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる中
間階調において少なく分布するようにしきい値調整係数
の大きさを制御するものである。

【００１６】図１に示すように、本実施形態の画像処理
方法が開始されると、まず、ステップＳＴ10において初
期設定が行われ、つぎのステップＳＴ20に進行する。

【００１７】前記ステップＳＴ10における初期設定は、
画像処理に必要なパラメータの設定、および、出力の初
期化が行われる。

【００１８】ここで、多値表現数（出力画像の階調の区
分数）をＮ、入力画像である原画像の各画素のｘｙ座標
における階調値をｐ（ｘ，ｙ）、出力画像の各画素のｘ
ｙ座標における階調値をｑ（ｘ，ｙ）、ｘｙ座標におけ
るストカスティックスクリーン値をｍａｓｋ（ｘ，
ｙ）、しきい値調整係数（しきい値を変動させるパラメ
ータ）を｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝、但し、ｋ＝
１，．．．，Ｎとする。

【００１９】なお、ｐ（ｘ，ｙ）およびｑ（ｘ，ｙ）
は、２５６階調とした場合、例えば、黒が０となり、白
が１となる。

【００２０】また、出力画像の階調数（出力画像に使用
可能な階調値の数）は、多値表現数Ｎに１を加算したＮ
＋１個になる。

【００２１】さらに、後述する多値ディザしきい値の数
は、多値表現数Ｎと同一数のＮ個になる。

【００２２】前記パラメータとしては、Ｎ、ｍａｓｋ
（ｘ，ｙ）、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝を用い、入力として
ｐ（ｘ，ｙ）を読み込み、出力としてｑ（ｘ，ｙ）を初
期化（ゼロクリア）する。

【００２３】また、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝は、以下の３
つの条件１．１、１．２、１．３を満たすように設定す
る。

【００２４】前記条件１．１は、しきい値調整係数を単
調増加、詳しくは、 ｄｅｌｔａ（１）＜ｄｅｌｔａ（２）＜．．．＜ｄｅｌ
ｔａ（Ｎ） とするものであり、条件１．２は、しきい値調整係数を
総和ゼロ、詳しくは Σｄｅｌｔａ（ｋ）＝０ 但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ とするものであり、条件１．３は、しきい値調整係数の
ｋ番目とＮ−ｋ＋１番目を符号反転、詳しくは、Ｎが偶
数の場合において、 ｄｅｌｔａ（ｋ）＝−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１） Ｎが奇数の場合において、 ｄｅｌｔａ（ｋ）＝−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１） 但し、ｋ≠（Ｎ＋１）／２ ｄｅｌｔａ（ｋ）＝０ 但し、ｋ＝（Ｎ＋１）／２ とするものである。

【００２５】なお、Ｎの値としては、画像処理の速度や
設計コンセプトなどの必要に応じて２以上の任意の整数
から選択することができる。

【００２６】つぎに、ステップＳＴ20において、原画像
の全ての画素についての全ての処理が終了したか否かを
判断し、ＹＥＳ（全処理終了）の場合には、処理を終了
する。また、ステップＳＴ20の判断がＮＯ（全処理未終
了）の場合には、つぎのステップＳＴ03に進行する。

【００２７】つぎに、ステップＳＴ30において、複数
個、詳しくはＮ個の多値ディザしきい値を設定し、つぎ
のステップＳＴ40に進行する。

【００２８】前記ステップＳＴ30におけるＮ個の多値デ
ィザしきい値は、 ｛ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）−ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ 但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ として設定する。

【００２９】すなわち、ストカスティックスクリーン値
からしきい値調整係数を減算することにより、複数個、
詳しくはＮ個の多値ディザしきい値を得ることができる
ようになっている。

【００３０】つぎにステップＳＴ40において、多値ディ
ザ処理値を算出し、前記ステップＳＴ20に戻る。

【００３１】このステップＳＴ40における多値ディザ処
理値の算出は、入力画像である原画像の各画素のｘｙ座
標における階調値ｐ（ｘ，ｙ）を、Ｎ個の多値ディザし
きい値と比較することで多値化する。

【００３２】すなわち、 ｐ（ｘ，ｙ）≦ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）−ｄｅｌｔａ（Ｎ） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝０ となり、 ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１）＜ｐ
（ｘ，ｙ）≦ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）−ｄｅｌｔａ（Ｎ−
ｋ） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝ｋ／Ｎ 但し、１≦ｋ≦Ｎ−１ となり、 ｐ（ｘ，ｙ）＞ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）−ｄｅｌｔａ（１） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝１ となる。

【００３３】ここで、 ｄｅｌｔａ（ｋ）＝−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１） 但し、ｋ≠（Ｎ＋１）／２ の関係を用いて前記各式を ｐ（ｘ，ｙ）≦ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ（１） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝０ とし、 ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ（ｋ）＜ｐ（ｘ，ｙ）
≦ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ（ｋ＋１） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝ｋ／Ｎ 但し、１≦ｋ≦Ｎ−１ とし、 ｐ（ｘ，ｙ）＞ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ（Ｎ） の場合は、 ｑ（ｘ，ｙ）＝１ と式を変形して用いてもよい。

【００３４】したがって、本実施形態においては、スト
カスティックスクリーン値からしきい値調整係数を減算
することにより、複数個の多値ディザしきい値を得、こ
れらの多値ディザしきい値を用いて入力画像の各画素を
容易に多値化することができるようになっている。

【００３５】なお、階調の最小値を０（白）とし、最大
値を１（黒）としてもよい。

【００３６】本実施形態による出力画像の周波数特性
を、従来の画像処理方法による出力画像の周波数特性と
あわせて図２に示す。

【００３７】なお、図２中において実線にて示す本発明
方法とはストカスティックスクリーンを用いたＮ個の多
値ディザ処理による周波数特性を示し、図２中において
破線にて示す従来方法とはストカスティックスクリーン
を用いた２値ディザ処理による周波数特性を示してい
る。また、図２に示す周波数特性は、入力画像の各画素
の階調値を０．５程度の均一なものとした場合を示して
いる。

【００３８】図２をみると明白なように、ストカスティ
ックスクリーンでの理想とする阻止域内のフーリエ変換
絶対値の大きさを、本発明の方が従来より小さくできて
いる。すなわち、本実施形態の画像処理方法によれば、
理想とする周波数特性に近づけることができるので粒状
感を低減することができる。

【００３９】また、本実施形態による入力画像の各画素
の階調値を０．５の均一なものとした場合における出力
画像の各画素の階調値の度数分布の一例を図３に示す。
この場合、出力画像の階調値の最小値における頻度と、
出力画像の階調値の最大値における頻度とは、同一にな
る。

【００４０】さらに、本実施形態によるストカスティッ
クスクリーン値とＮ個の多値ディザしきい値と出力画像
の階調値との関係を図４に示す。

【００４１】また、本実施形態において階調変動がある
場合、例えば、出力画像の各画素の階調値が、出力画像
の最小値付近の階調、出力画像の最大値付近の階調がそ
れぞれ出力画像の最小値、出力画像の最大値にシフトし
た場合のグラデーションを、従来の画像処理によるグラ
デーションとあわせて図５に示す。

【００４２】なお、図５中において、本発明方法とはス
トカスティックスクリーンを用いたＮ個の多値ディザ処
理によるものを示し、従来方法１とはストカスティック
スクリーンを用いた２値ディザ処理による従来の画像処
理方法によるものを示し、従来方法２とはストカスティ
ックスクリーンを用いた多値ディザ処理による従来の画
像処理方法によるものを示している。

【００４３】図３、図５、図８をみると明白なように、
本実施形態の画像処理方法によれば、出力画像の各画素
のうちの中間階調における階調値の頻度を少なくするこ
とができるので、中間階調の再現が安定しない場合であ
っても、出力画像の階調が大きく変化するのを防止する
ことができる。

【００４４】また、ストカスティックスクリーンがブル
ーノイズマスクである場合には、ブルーノイズマスクで
のドットの成長順に中間階調のドットが現れることにな
るので、ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特性
により近づけることができ、粒状感をより低減すること
ができる。

【００４５】したがって、本実施形態の画像処理方法に
よれば、中間階調を表現する出力画像を高品質なものと
することができる。

【００４６】なお、しきい値調整係数｛ｄｅｌｔａ
（ｋ）｝を変えることで、ｄｅｌｔａ（ｋ＋１）−ｄｅ
ｌｔａ（ｋ）の大きさに比例して、出力画像に用いられ
る階調の最小値０（例えば黒）と最大値１（例えば白、
２５６階調の場合には最大値は２５５）との間の中間階
調における度数分布の頻度を制御することができる。

【００４７】また、しきい値調整係数｛ｄｅｌｔａ
（ｋ）｝を変えることで、後述するように、入出力特性
を直線状とすることができるようになっている。

【００４８】さらにまた、本実施形態の画像処理方法に
よれば、例えば、階調の最小値を０（黒）、最大値を１
（白）とし、多値表現数Ｎを５個とした場合、図３に示
すように、５個の多値ディザしきい値は、図３において
太矢印にて示す主値（ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ
（３））を中心とし、この主値の正負両側に、２個（総
計４個）の副値をそれぞれ対称に設けた構成となる。

【００４９】図５は本発明に係る画像処理方法の入出力
特性を直線状とするアルゴリズムの第１実施形態を説明
するフローチャートである。

【００５０】本実施形態は、しきい値調整係数を可変と
することで、入力画像に均一な階調を与えたときの、入
力画像の各画素の平均階調値に対する出力画像の各画素
の平均階調値の関係を現す入出力特性を直線状にするも
のである。なお、前述した第１実施形態と同一構成のス
テップについては、図面中に同一のステップ番号を付し
その詳しい説明は省略する。

【００５１】図５に示すように、本実施形態の画像処理
が開始されると、まず、ステップＳＴ10において初期設
定が行われ、つぎのステップＳＴ20において原画像の全
ての画素についての全ての処理が終了したか否かを判断
し、ステップＳＴ20の判断がＹＥＳ（全処理終了）の場
合には、処理を終了する。また、ステップＳＴ20の判断
がＮＯ（全処理未終了）の場合には、つぎのステップＳ
Ｔ21に進行する。

【００５２】前記ステップＳＴ21において、しきい値調
整係数の再設定、すなわち、しきい値調整係数を変える
か否かを判断し、ステップＳＴ21の判断がＮＯ（再設定
しない）の場合には、ステップＳＴ30に進行してＮ個の
多値ディザしきい値を設定し、ついで、ステップＳＴ40
に進行して多値ディザ処理値の算出を行い、その後、ス
テップＳＴ20に戻る。

【００５３】前記ステップＳＴ21の判断がＹＥＳ（再設
定する）の場合には、つぎのステップＳＴ22に進行して
しきい値調整係数の再設定を行う。

【００５４】なお、本実施形態におけるステップＳＴ21
のしきい値調整係数の再設定の判断は、入力画像に均一
な階調を与えたときの、入力画像の各画素の平均階調値
に対する出力画像の各画素の平均階調値の関係をあらわ
す入出力特性を直線状にするためのものである。

【００５５】すなわち、本実施形態においては、しきい
値調整係数を可変とし、このしきい値調整係数を制御す
ることにより入出力特性を直線状にすることができるよ
うになっている。

【００５６】このしきい値調整係数の再設定の判断は、
まず、入力画像の各画素において、 ｋｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｋ） 但し、１≦ｋ≦Ｎ、かつ、ｐ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ
（ｋ）≧０ ｋｍａｘ＝ｍａｘ（ｋ） 但し、１≦ｋ≦Ｎ、かつ、ｐ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ
（ｋ）≦１ を求め、 ｋｍｉｎ＞１、 ｋｍａｘ＝Ｎ あるいは ｋｍｉｎ＝１、ｋｍａｘ＜Ｎ のいずれかになる場合においてしきい値調整係数の再設
定を実行すると判断し、 ｋｍｉｎ＝１、ｋｍａｘ＝Ｎ となる場合にはしきい値調整係数の再設定を行わないと
判断する。

【００５７】前記ステップＳＴ22におけるしきい値調整
係数の再設定は、 ｋｍｉｎ＞１、ｋｍａｘ＝Ｎ の場合、 Σｄｅｌｔａ（ｋ） ＝ Σｐ（ｘ，ｙ） ・・・・（式１） ｋｍｉｎ≦ｋ≦Ｎ １≦ｋ≦ｋｍｉｎ−１ を満たすように、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝（但し、ｋ＝
１，．．．，Ｎ）を再設定する。

【００５８】また、 ｋｍｉｎ＝１、ｋｍａｘ＜Ｎ の場合におけるしきい値調整係数の再設定は、 Σｄｅｌｔａ（ｋ） ＝ Σ（ｐ（ｘ，ｙ）−１） ・・・・（式２） １≦ｋ≦ｋｍａｘ ｋｍａｘ＋１≦ｋ≦Ｎ を満たすように、しきい値調整係数を再設定する。

【００５９】なお、しきい値調整係数の再設定は、例え
ば、 階調 ：２５６階調（黒：０、白：１） しきい値調整係数：｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ 但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ 多値表表現数 ：Ｎ＝５ とし、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛−１／
８，−１／１６，０，１／１６，１／８｝ とした場合、０≦ｐ（ｘ，ｙ）＜１／１６においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛−１／
８，−１／１６，０，ｐ（ｘ，ｙ），ｐ（ｘ，ｙ）｝ １／１６≦ｐ（ｘ，ｙ）＜１／８においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛−１／
８，−１／１６，０，１／１６，ｐ（ｘ，ｙ）｝ １／８≦ｐ（ｘ，ｙ）≦１−１／８においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛−１／
８，−１／１６，０，１／１６，１／８｝ １−１／８＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１−１／１６においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛ｐ（ｘ，
ｙ）−１，−１／１６，０，１／１６，１／８｝ １−１／１６＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，５＝｛ｐ（ｘ，
ｙ）−１，ｐ（ｘ，ｙ）−１，０，１／１６，１／８｝ を用いることにより、前記ｋｍｉｎおよびｋｍａｘを入
力画像の画素毎に算出する必要がないので、算出を簡便
に行うことができる。

【００６０】次に、上記の簡便化を一般化してまとめ
る。

【００６１】ここで、説明を解りやすくするために補助
的に、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎに対応
する｛ｄ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）を、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎのう
ち値が０より大きいものを小さいものから順に取り出
し、｛ｄ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）と定義する。

【００６２】なお、ｆｌｏｏｒ（Ｘ）は、要素Ｘを負の
方向の最も近い整数に丸めることを意味する。

【００６３】そして、Ｎが偶数の場合は、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛−ｄ（ｆ
ｌｏｏｒ（Ｎ／２）），．．．，−ｄ（２），−ｄ
（１），ｄ（１），ｄ（２），．．．，ｄ（ｆｌｏｏｒ
（Ｎ／２））｝ となり、Ｎが奇数の場合は、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛−ｄ（ｆ
ｌｏｏｒ（Ｎ／２）），．．．，−ｄ（２），−ｄ
（１），０，ｄ（１），ｄ（２），．．．，ｄ（ｆｌｏ
ｏｒ（Ｎ／２））｝ となっている。このことは、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝
１，．．．，Ｎ の条件を参照のこと。

【００６４】したがって、Ｎが偶数の場合、０≦ｐ
（ｘ，ｙ）＜ｄ（１）において、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ ＝｛ｄｅｌ
ｔａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）），ｐ（ｘ，ｙ），．．．，ｐ（ｘ，ｙ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）個並んで
いる ｄ（１）≦ｐ（ｘ，ｙ）＜ｄ（２）においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ ＝｛ｄｅｌ
ｔａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）＋１），ｐ（ｘ，ｙ），．．．，ｐ（ｘ，ｙ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）−１個並
んでいる ・ ・ ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）−１）≦ｐ（ｘ，ｙ）＜ｄ
（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ ＝｛ｄｅｌ
ｔａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（Ｎ−１），ｐ
（ｘ，ｙ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、１ 個 ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））≦ｐ（ｘ，ｙ）≦１−ｄ
（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ ＝｛ｄｅｌ
ｔａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（Ｎ）｝ １−ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１−
ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）−１）においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ ＝｛ｐ
（ｘ，ｙ）−１，ｄｅｌｔａ（２），．．．．，ｄｅｌ
ｔａ（Ｎ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）−１ は１個 ・ ・ １−ｄ（１）＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｐ（ｘ，
ｙ）−１，．．．，ｐ（ｘ，ｙ）−１，ｄｅｌｔａ（ｆ
ｌｏｏｒ（Ｎ／２）＋１），．．．．，ｄｅｌｔａ
（Ｎ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）−１ はｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）個並
んでいる と一般化できる。

【００６５】また、Ｎが奇数の場合、０≦ｐ（ｘ，ｙ）
＜ｄ（１）においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｄｅｌｔ
ａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）＋１），ｐ（ｘ，ｙ），．．．，ｐ（ｘ，ｙ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）個並んで
いる ｄ（１）≦ｐ（ｘ，ｙ）＜ｄ（２）においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｄｅｌｔ
ａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／
２）＋２），ｐ（ｘ，ｙ），．．．，ｐ（ｘ，ｙ）｝
但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）
−１個並んでいる ・ ・ ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）−１）≦ｐ（ｘ，ｙ）＜ｄ
（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｄｅｌｔ
ａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（Ｎ−１），ｐ（ｘ，
ｙ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）は、１ 個 ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））≦ｐ（ｘ，ｙ）≦１−ｄ
（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｄｅｌｔ
ａ（１），．．．．，ｄｅｌｔａ（Ｎ）｝ １−ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２））＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１−
ｄ（ｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）−１）においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｐ（ｘ，
ｙ）−１，ｄｅｌｔａ（２），．．．．，ｄｅｌｔａ
（Ｎ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）−１ は１個 ・ ・ １−ｄ（１）＜ｐ（ｘ，ｙ）≦１においては、 ｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝ｋ＝１，．．．，Ｎ＝｛ｐ（ｘ，
ｙ）−１，．．．，ｐ（ｘ，ｙ）−１，ｄｅｌｔａ（ｆ
ｌｏｏｒ（Ｎ／２）＋１），．．．．，ｄｅｌｔａ
（Ｎ）｝ 但し、ｐ（ｘ，ｙ）−１ はｆｌｏｏｒ（Ｎ／２）個並
んでいる と一般化できる。

【００６６】なお、上記一般化は、入出力特性を直線状
にするための、しきい値調整係数の再設定条件（式
１）、（式２）を満たすための実施例の１つに過ぎな
い。

【００６７】そして、再設定したしきい値調整係数を用
いて、前述した第１実施形態と同様に、ステップＳＴ30
においてＮ個の多値ディザしきい値の設定を行い、その
後、ステップＳＴ40において、多値ディザ処理値を算出
する。

【００６８】この多値ディザ処理値を得ることにより、
入力画像に均一な階調を与えたときの、入力画像の各画
素の平均階調値に対する出力画像の各画素の平均階調値
の関係を現す入出力特性を直線状にすることができる。
そして、入出力特性を直線状にすることにより、入力画
像の階調値の最小値付近（最小値を含む）、および、入
力画像の階調値の最大値付近（最大値を含む）の階調再
現を忠実に行うことができる。

【００６９】すなわち、しきい値調整係数を可変とし、
このしきい値調整係数を制御することにより入出力特性
を直線状にすることが容易にできる。

【００７０】したがって、本実施形態の画像処理方法に
よれば、中間階調を表現する出力画像をより高品質なも
のとすることができる。

【００７１】このような入出力特性を直線状した線図を
グラデーションとともに図７に示す。この図７中におい
て、対応前とは入出力特性を直線状とする処理を行う前
の入出力特性を示し、対応後とは入出力特性を直線状と
する処理を行った後の入出力特性を示し、グラデーショ
ンは入出力特性を直線状とする処理を行った後のものを
示している。

【００７２】なお、しきい値調整係数｛ｄｅｌｔａ
（ｋ）｝を変えることで、ｄｅｌｔａ（ｋ＋１）−ｄｅ
ｌｔａ（ｋ）の大きさに比例して、出力画像に用いられ
る階調の最小値０（例えば黒）と最大値１（例えば白）
との間の中間階調における度数分布の頻度を容易に制御
することができる。そして、出力画像の中間階調の度数
分布を少なく制御することで、中間階調の再現が不安定
になっても大きく階調変動を起こさなくできる。

【００７３】つぎに、本発明に係る画像処理方法の多値
化処理のアルゴリズムの第２実施形態を説明する。

【００７４】本実施形態の画像処理方法が開始される
と、まず、初期設定が行われる。この初期設定は、画像
処理に必要なパラメータの設定、および、出力の初期化
を行うものである。

【００７５】ここで、多値表現数（出力画像の階調の区
分数）をＮ、入力画像である原画像の各画素のｘｙ座標
における階調値をｐ（ｘ，ｙ）、出力画像の各画素のｘ
ｙ座標における階調値をｑ（ｘ，ｙ）、ｘｙ座標におけ
るストカスティックスクリーン値をｍａｓｋ（ｘ，
ｙ）、しきい値調整係数（しきい値を変動させるパラメ
ータ）を｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝、但し、ｋ＝
１，．．．，Ｎ 入力画像である原画像のｘｙ座標における階調値ｐ
（ｘ，ｙ）に対してｋ番目のしきい値調整係数ｄｅｌｔ
ａ（ｋ）を加算し、ストカスティックスクリーンｍａｓ
ｋ（ｘ，ｙ）で２値化した値をＤｐ（ｋ，ｘ，ｙ）とす
る。

【００７６】なお、ｐ（ｘ，ｙ）およびｑ（ｘ，ｙ）
は、２５６階調とした場合、例えば、黒が０となり、白
が１となる。

【００７７】また、出力画像の階調数（出力画像に使用
可能な階調値の数）は、多値表現数Ｎに１を加算したＮ
＋１個になる。

【００７８】さらに、後述する多値ディザしきい値の数
は、多値表現数Ｎと同一数のＮ個になる。

【００７９】その他については、前述した実施形態と同
様とされている。

【００８０】そして、パラメータとして、Ｎ、ｍａｓｋ
（ｘ，ｙ）、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝を用い、入力として
ｐ（ｘ，ｙ）を読み込み、出力としてｑ（ｘ，ｙ）を初
期化（ゼロクリア）する。

【００８１】この時、｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝は、以下の
３つの条件２．１、２．２、２．３を満たすように設定
する。

【００８２】前記条件２．１は、しきい値調整係数を単
調増加、詳しくは、 ｄｅｌｔａ（１）＜ｄｅｌｔａ（２）＜．．．＜ｄｅｌ
ｔａ（Ｎ） とするものであり、条件２．２は、しきい値調整係数を
総和ゼロ、詳しくは Σｄｅｌｔａ（ｋ）＝０ 但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ とするものであり、条件２．３は、しきい値調整係数の
ｋ番目とＮ−ｋ＋１番目を符号反転、詳しくは、Ｎが偶
数の場合において、 ｄｅｌｔａ（ｋ）＝−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１） Ｎが奇数の場合において、 ｄｅｌｔａ（ｋ）＝−ｄｅｌｔａ（Ｎ−ｋ＋１） 但し、ｋ≠（Ｎ＋１）／２ ｄｅｌｔａ（ｋ）＝０ 但し、ｋ＝（Ｎ＋１）／２ とするものである。

【００８３】前記条件式２．１、２．２、２．３は、前
述した実施形態における条件式１．１、１．２、１．３
と同一である。

【００８４】つぎに、第１ステップとして、入力画像で
ある原画像の各画素のｘｙ座標における階調値ｐ（ｘ，
ｙ）に対してしきい値調整係数｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝を
加算し、ストカスティックスクリーン値ｍａｓｋ（ｘ，
ｙ）にて２値化すことにより、多値ディザ処理値を算出
する。

【００８５】すなわち、ｐ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ
（ｋ）＞ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）の場合は、 Ｄｐ（ｋ，ｘ，ｙ）＝１ ｐ（ｘ，ｙ）＋ｄｅｌｔａ（ｋ）≦ｍａｓｋ（ｘ，ｙ）
の場合は、 Ｄｐ（ｋ，ｘ，ｙ）＝０ とする。

【００８６】つぎに、第２ステップとして、 ｑ（ｘ，ｙ）＝ΣＤｐ（ｋ，ｘ，ｙ）／Ｎ 但し、ｋ＝１，．．．，Ｎ を算出することで、平均を求める。

【００８７】この第２ステップは、前記第１ステップ
を、１≦ｋ≦Ｎについて行った後に実行する。

【００８８】したがって、本実施形態においては、しき
い値調整係数を設定し、入力画像の各画素の階調値にし
きい値調整係数を加算し、その後ストカスティックスク
リーンにて２値化した結果の平均を求めることにより入
力画像の各画素を多値化して、出力画像の階調の度数分
布が出力画像の階調値の最小値および最大値において多
く分布し、最小値と最大値に挟まれる中間階調において
少なく分布することができるようになっている。

【００８９】このような構成の本実施形態の画像処理方
法によれば、前述した第１実施形態の画像処理方法の多
値化処理のアルゴリズムと同様の効果を奏する。

【００９０】すなわち、ストカスティックスクリーンで
の理想とする周波数特性に近づけることができるので粒
状感を低減することができ、しかも、各画素のうちの中
間階調における階調値の頻度を少なくすることができる
ので、中間階調の再現が安定しない場合であっても、出
力画像の階調が大きく変化するのを防止することができ
る。また、ストカスティックスクリーンがブルーノイズ
マスクである場合には、ブルーノイズマスクでのドット
の成長順に中間階調のドットが現れることになるので、
ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特性により近
づけることができ、粒状感をより低減することができ
る。

【００９１】したがって、本実施形態の画像処理方法に
よれば、中間階調を表現する出力画像を高品質なものと
することができる。

【００９２】なお、本発明に係る画像処理方法の多値化
処理のアルゴリズムの第２実施形態における入出力特性
を直線状とする処理は、前述した第１実施形態と同様で
あり、その詳しい説明については省略する。

【００９３】また、本発明の画像処理方法は、例えば、
ワードプロセッサあるいはコンピュータの外部記録装置
として多用されている熱転写プリンタ、インクジェット
プリンタなどの各種の記録装置の記録動作時、詳しく
は、普通紙、ＯＨＰ用紙などの多種多様の記録媒体に単
色あるいはフルカラーの文字や図形などの画像を濃度を
付与して記録する際に適用することができる。

【００９４】さらにまた、本発明の画像処理方法におけ
るストカスティックスクリーンとしては、ブルーノイズ
マスクに限定されるものではなく、Ｂａｙｅｒ型ディザ
や、グリーンノイズマスクや、さらには入力画像が均一
な階調のときの出力画像の周波数特性をもとに作成され
るストカスティックスクリーンを用いることが可能であ
る。

【００９５】なお、本発明は、前記各実施形態に限定さ
れるものではなく、必要に応じて種々変更することがで
きる。

【００９６】

【発明の効果】以上説明したように本発明に係る画像処
理方法によれば、理想とする周波数特性に近づけること
ができるので粒状感を低減することができ、しかも、各
画素のうちの中間階調における階調値の頻度を少なくす
ることができるので、中間階調の再現が安定しない場合
であっても、出力画像の階調が大きく変化するのを確実
に防止することができるなどの極めて優れた効果を奏す
る。

【００９７】また、入出力特性を直線状とするようにし
きい値調整係数を可変とすることにより、入力画像に均
一な階調を与えたときの入力画像の各画素の平均階調値
に対する出力画像の各画素の平均階調値を階調の全域に
亘って等しくすることができ、忠実な階調再現を行うこ
とができるなどの極めて優れた効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る画像処理方法の多値化処理のア
ルゴリズムの第１実施形態を説明するフローチャート

【図２】 本発明に係る画像処理方法における出力画像
の周波数特性の一例を示す線図

【図３】 本発明に係る画像処理方法における入力画像
の各画素の階調値を０．５の均一なものとした場合にお
ける出力画像の各画素の階調値の度数分布の一例を示す
図

【図４】 本発明に係る画像処理方法におけるストカス
ティックスクリーン値とＮ個の多値ディザしきい値と出
力画像の階調値との関係を説明する模式図

【図５】 階調変動がない時の出力画像と階調変動した
時の出力画像とをグラデーションを例にして示した模式
図

【図６】 本発明に係る画像処理方法の入出力特性を直
線状とするアルゴリズムの第１実施形態を説明するフロ
ーチャート

【図７】 本発明に係る画像処理方法における入出力特
性とグラデーションを説明する模式図

【図８】 従来の画像処理方法における出力画像の各画
素の階調値の度数分布の一例を示す図

【図９】 従来の画像処理方法における階調値と多値デ
ィザしきい値と出力画像の階調値との関係を説明する模
式図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像の各画素に対してストカスティ
   ックスクリーンを用いた多値ディザ処理を行うことによ
   り中間階調を表現する出力画像を得る画像処理方法であ
   って、 多値表現数をＮとしたときに、 複数個のしきい値調整係数を｛ｄｅｌｔａ（ｋ）｝（但
   し、ｋ＝１，．．．，Ｎ）とするとともに、これらのし
   きい値調整係数を、単調増加、かつ、総和ゼロ、かつ、
   ｋ番目とＮ−ｋ＋１番目を符号反転する関係に設定し、 ストカスティックスクリーン値から前記しきい値調整係
   数を減算することにより、複数個の多値ディザしきい値
   を設定することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 入力画像が均一な階調のときの出力画像
   の階調の度数分布を、前記しきい値調整係数の大きさに
   より制御することを特徴とする請求項１に記載の画像処
   理方法。
3. 【請求項３】 入力画像が均一な階調のときの出力画像
   の階調の度数分布が、出力画像の階調値の最小値および
   最大値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる
   中間階調において少なく分布するように前記しきい値調
   整係数の大きさを制御することを特徴とする請求項２に
   記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】 入出力特性を直線状とするように前記し
   きい値調整係数を可変とすることを特徴とする請求項１
   ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記ストカスティックスクリーンにブル
   ーノイズマスクを用いることを特徴とする請求項１ない
   し請求項４のいずれか１項に記載の画像処理方法。