JP2003274172A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、誤差拡散法において低濃度域での
鎖状の特異模様の発生を抑えかつ輪郭のぼやを軽減した
高画質な画像処理方式を提供するものである。 【解決手段】 本発明は、濃度変化の少ない入力画像信
号では、ドットの発生を局所的に均一させるための閾値
マトリクスと重み係数マトリクスを使用することで、ド
ット発生の偏りをなくし低濃度域での特異模様（テクス
チャ）の発生を防止すると同時に、濃度変化の大きい入
力画像信号では、量子化誤差を分配する分配先画素の濃
度値が大きい画素により多く量子化誤差を分配しドット
が発生しやすくした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プリンタや複写機
に用いられる多階調の入力画像信号を低階調の画像信号
に変換する手法として誤差拡散法を用いた画像処理方式
に関する。

【０００２】

【従来の技術】中間調画像を記録する擬似階調表現方法
の一つとして誤差拡散法（Ｒｏｂｅｒｔ Ｆｌｏｙｄ
ａｎｄ Ｌｏｕｉｓ Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，“Ａｎ Ａ
ｄａｐｔｉｖｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｓｐａ
ｔｉａｌ Ｇｒａｙ Ｓｃａｌｅ”，Ｐｒｏｃ．ＳＩ
Ｄ，Ｖｏｌ１７，Ｎｏ２，ｐｐ．７５−７７，１９７
６）が知られている。誤差拡散法は入力画像と出力画像
の濃度誤差が最小となるように濃度補正をおこなう量子
化処理であり、２値記録しかできないプリンタなどでフ
ルカラーの高精細画像を印刷する場合に、見かけの解像
度と階調表現の低下を抑えた良好な画像を記録すること
ができる極めて有効な手法である。

【０００３】図１を用いて従来の誤差拡散法を説明す
る。主走査方向がｍ画素、副走査方向がｎ画素で、１画
素あたり８ビット（０〜２５５）の濃度を持った入力画
像信号Ｓから、主走査方向がｍ画素、副走査方向がｎ画
素で、１画素あたり１ビット（０ｏｒ １）の濃度の出
力画像信号Ｏを生成する。まず、入力画像信号Ｓの左か
らｘ番目・上からｙ番目の画素の濃度値をＳ（ｘ、
ｙ）、出力画像信号Ｏの左からｘ番目・上からｙ番目の
画素の濃度値をＯ（ｘ、ｙ）で表とき、出力画像信号Ｏ
の濃度値Ｏ（ｘ、ｙ）と、入力画像信号Ｓと出力画像信
号Ｏとの間で生じた量子化誤差ＥＲＲを、下記式１、式
２で算出する。

【０００４】 Ｓ（ｘ，ｙ）≧ＴＨ のとき Ｏ（ｘ、ｙ）＝１、ＥＲＲ＝Ｓ（ｘ，ｙ）−２ ５５ ・・・［式１］ Ｓ（ｘ，ｙ）＜ＴＨ のとき Ｏ（ｘ，ｙ）＝０、ＥＲＲ＝Ｓ（ｘ，ｙ）−０ ・・・ ［式２］ ここで、ＴＨは２値化閾値であり、入力画像信号Ｓの表
現可能な最大濃度値の半分、つまりＴＨ＝１２８を用い
る。

【０００５】次に、入力画像信号Ｓと出力画像信号Ｏと
の間で生じた量子化誤差ＥＲＲを、注目画素近傍の周辺
画素に分配する。図２は、量子化誤差ＥＲＲを周辺画素
に分配するときの分配比を表す重み付け係数マトリクス
である。図２の重み付け係数により、量子化誤差ＥＲＲ
を下記式３〜式６で周辺画素に分配する。

【０００６】 Ｓ（ｘ＋１，ｙ）＝Ｓ（ｘ＋１，ｙ） ＋（７／（７＋３＋５＋１） ）×ＥＲＲ ・・・［式３］ Ｓ（ｘ−１，ｙ＋１）＝Ｓ（ｘ−１，ｙ＋１）＋（３／（７＋３＋５＋１）） ×ＥＲＲ ・・・［式４］ Ｓ（ｘ，ｙ＋１）＝Ｓ（ｘ，ｙ＋１）＋（５／（７＋３＋５＋１））×ＥＲＲ ・・・［式５］ Ｓ（ｘ＋１，ｙ＋１）＝Ｓ（ｘ＋１，ｙ＋１）＋（１／（７＋３＋５＋１）） ×ＥＲＲ ・・・［式６］ 以上の処理を、すべての画素に対して順に行うことで、
量子化された出力画像信号Ｏを得る事ができる。

【０００７】しかし、前記誤差拡散法では、一定の濃度
値の画像データに対し特異な構造の模様（テクスチャ）
が発生したり、低濃度域の立ち上がり部において、低濃
度を表現するためのドットの発生が遅れ、白抜けになる
等の欠点がある。この問題を回避する方法として、入力
画像にランダムノイズを加える方法や、量子化処理の際
に使用する閾値にランダムノイズを加える方法、また、
入力画像の濃度値に応じて量子化処理の閾値を変化させ
る閾値最適化誤差拡散法（角谷繁明、”誤差拡散法の高
画質化技術”、日本写真学会誌、第６０巻第６号、ｐ
ｐ．３５３−３５６、１９９７）などが提案されてい
る。

【０００８】しかしながら、これらの従来法では前述し
た欠点を改良しているが、低濃度域でのドット分散性は
十分ではなく、図３に示すような鎖状の特異模様が発生
している。これは記録媒体上のドット発生率が広い範囲
では均一であるのに対し、局所的には偏っていることに
起因する。同時に、低濃度域で輪郭がぼやける問題も発
生している。これは、低濃度域では量子化誤差の蓄積速
度が遅くドット発生の応答が遅れるためである。これら
が、低濃度域での画質劣化を引き起こしている。一方、
中濃度域や高濃度域では、ドット発生に偏りが発生して
も、空間周波数的に高周波成分が多いため人間の目にお
いては画質的にほとんど問題にならない。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、このような
従来技術の欠点のなかで、低濃度域での鎖状の特異模様
の発生を抑えると同時に輪郭のぼけを軽減する誤差拡散
法による高画質な画像処理方式を提供することをとす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題は、請求項１記
載の発明によれば、多値の入力画像信号を該入力画像信
号よりも少ない階調数の出力画像信号に量子化する誤差
拡散処理において、各画素に施す処理として、予め用意
した閾値マトリクスから注目画素位置に応じて閾値を抽
出し、該注目画素の濃度値と該閾値とを比較することに
よって、出力画像信号の前記注目画素位置の濃度値を決
定する注目画素濃度決定工程と、前記入力画像信号にお
ける前記注目画素の濃度値と前記注目画素濃度決定工程
により量子化された前記出力画像信号における前記注目
画素の濃度値との間に生じた量子化誤差を、前記注目画
素近傍のまだ量子化されていない周辺画素に分配するた
めに、分配先画素位置と分配係数が格納してある予め用
意した重み係数マトリクスと分配先周辺画素の前記入力
画像信号の濃度値とを用い分配比を計算する分配比計算
工程と、前記分配比計算工程により計算した分配比に基
づいて前記量子化誤差を分配する誤差分配工程とを有す
る画像処理方式を提供することで達成される。

【００１１】ここで、前記注目画素濃度決定工程は、入
力画像信号の注目画素に対し、予め用意した閾値マトリ
クスから前記注目画素の位置に応じて閾値を抽出すると
ともに、該注目画素の濃度値と抽出した閾値との比較結
果から、注目画素に対する出力画像信号の濃度値を決定
する。

【００１２】一方、前記分配比計算工程では、前記入力
画像信号における該注目画素の濃度値と前記注目画素濃
度決定工程により量子化された前記出力画像信号におけ
る該注目画素の濃度値との間に生じた量子化誤差を、該
注目画素近傍のまだ量子化されていない周辺画素に分配
する。その際の分配先画素の位置は、予め用意した重み
係数マトリクスにより決定する。また、分配先周辺画素
に対する前記量子化誤差の分配比は、重み係数マトリク
スに格納された分配係数と該分配先周辺画素における前
記入力画像信号の濃度値とを用いて計算する。

【００１３】更に、前記誤差分配工程では、前記重み係
数マトリクスにより定められた分配先画素に、前記分配
比計算工程により計算した前記分配比に基づいて前記量
子化誤差を分配する。

【００１４】なお、前記分配比計算工程において、分配
比の計算のために用いる分配先周辺画素における前記入
力画像信号の濃度値は、前記誤差分配工程で量子化誤差
が加算されたあとの濃度値、つまり誤差拡散処理後の濃
度値を用いず、オリジナルの入力画像信号の濃度値を用
いることである。そのためには、オリジナルの入力画像
信号を複製画像信号として予めコピーし、前記分配比計
算工程ではオリジナルの入力画像信号を、前記注目画素
濃度決定工程および前記誤差分配工程ではコピーした複
製画像信号を用いることが必要である。

【００１５】以上の処理をすべての画素に対して順次行
うことにより、入力画像信号は誤差拡散処理により量子
化される。その際の該量子化において、量子化誤差の分
配先と分配比を、分配先画素の入力画像信号における濃
度値で制御可能となる。つまり、該量子化誤差を、周辺
画素のうち入力画像信号における濃度値が大きい画素に
より多く分配することで低濃度域での輪郭のぼけを防止
することが可能になる。

【００１６】請求項２記載の発明は、前記請求項１記載
の発明の前記注目画素濃度決定工程で使用する閾値マト
リクスを具体化するものであり、該閾値マトリクスは、
ブルーノイズマスクの手法により閾値を配置することに
より、低濃度域でのドットの発生がブルーノイズ風にな
り、特有な構造の模様（テクスチャ）の発生が防止でき
る。ブルーノイズマスクの手法としては（Ｒｏｂｅｒｔ
Ｕｌｉｃｈｎｅｙ，“Ｔｈｅｖｏｉｄ−ａｎｄ−ｃｌ
ｕｓｔｅｒ ｍｅｔｈｏｒｄ ｆｏｒ ｄｉｔｈｅｒａ
ｒｒａｙ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ”，ＳＰＩＥ、Ｖｏ
ｌ．１９１３，ｐｐ．３３２−３４３）を用いることが
できる。ただし、これに限定されるものではなく、他に
知られた方法で作成しても良い。

【００１７】請求項３記載の発明は、前記請求項１、２
の発明の前記分配比計算工程を具体化するものであり、
前記重み係数マトリクスにより定められた分配先周辺画
素において、全ての該分配先周辺画素対する前記入力画
像信号の最大濃度値と最小濃度値の濃度差が、予め定め
た基準濃度差より大きい場合には、各周辺画素に対する
分配比を、前記重み係数マトリクスの分配係数と該周辺
画素の入力画像信号の濃度値との積とし、前記濃度差が
前記基準濃度差より小さい場合には、各周辺画素に対す
る分配比を前記重み係数マトリクスの分配係数とする。
つまり、濃度変化の少ない入力画像信号では、ドットの
発生を局所的に均一させるための前記閾値マトリクスと
前記重み係数マトリクスを使用することで、ドット発生
の偏りをなくし低濃度域での特有な構造の模様（テクス
チャ）の発生を防止できると同時に、濃度変化の大きい
入力画像信号では、前記量子化誤差を分配する分配先画
素の濃度値を調べ、濃度値が大きい画素により多く量子
化誤差を分配しドットが発生しやすくすることで、低濃
度域での輪郭のぼけを軽減し、低濃度領域における画質
向上が達成できる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て実施例に基づき、図２、および図４から図１４を用い
て説明する。なお、本実施例では説明のために、便宜
上、入力画像信号は１画素あたり８ビット（０〜２５
５）濃度を持った画像信号とし、処理後の出力画像信号
は１画素あたり１ビットの２値信号とするが、これに限
ったものではない。

【００１９】図４は、入力画像信号Ｓとその複製画像信
号Ｃ、更に、本発明の誤差拡散処理後の出力画像信号Ｏ
を表している。これらの画像はいずれも主走査方向サイ
ズがｍ画素、副走査方向サイズがｎ画素で構成され、主
走査方向がｘ番目、副走査方向がｙ番目の画素の濃度値
を、入力画像信号ではＳ（ｘ，ｙ）、複製画像信号では
Ｃ（ｘ，ｙ）、誤差拡散処理後の出力画像信号ではＯ
（ｘ，ｙ）で表現している。ここで、入力画像信号Ｓ
は、後述する分配比計算工程において量子化誤差の分配
比の計算のために使用する。また、複製画像信号Ｃは後
述する注目画素濃度決定工程における閾値との比較と、
誤差分配工程における量子化誤差の分配に使用し、量子
化後の２値画像を出力画像信号Ｏに格納する。

【００２０】図５は、ドットの発生を局所的に均一させ
るために使用する閾値マトリクスである。本実施例の閾
値マトリクスは、１６×１６画素サイズの分散型ディザ
マトリクスを使用するが、これに限ったものではない。
以下、図６から図１０に従って、本発明の画像処理方式
を説明する。まず、図６のステップＳ１００で、入力画
像信号Ｓを複製画像信号Ｃにコピーする。次に、入力画
像信号の量子化のため、全画素に対して、ステップＳ１
３０の注目画素濃度決定工程とステップＳ１４０の分配
比計算工程とステップＳ１５０の誤差分配工程を実行す
る。そのための繰り返し処理がステップＳ１１０とステ
ップＳ１２０である。ステップＳ１１０は副走査方向の
画像サイズであるｎ回数分のくり返し処理を、ステップ
Ｓ１２０では主走査方向の画像サイズであるｍ回数分の
繰り返し処理を行っている。

【００２１】次に、図６のステップＳ１３０の注目画素
濃度決定工程を図７を用いて説明する。先ず、注目画素
に対する閾値Ｔを、図５の閾値マトリクスに基づいて求
める（ステップＳ２００）。例えば、注目画素の座標が
主走査方向がｘ、副走査方向がｙの場合、閾値Ｔは図５
の閾値マトリクスのＢ（ｘ％１６、ｙ％１６）で求めら
れる。ここで、ｘ％１６とは、ｘを１６で割ったときの
余りを表してる。例えば、注目画素の座標が、主走査方
向が２０、副走査方向が４０の場合では、閾値Ｔは、Ｂ
（２０％１６、４０％１６）＝Ｂ（４、８）＝１２とな
る。

【００２２】次に、複製画像信号Ｃの注目画素の濃度値
Ｃ（ｘ，ｙ）と閾値Ｔとを比較する（ステップＳ２１
０）。もし、複製画像信号Ｃの注目画素の濃度値Ｃ
（ｘ，ｙ）が閾値Ｔ以上であれば、注目画素にドットを
発生させるために、出力画像信号Ｏの注目画素の濃度値
Ｏ（ｘ，ｙ）を１に設定し（ステップＳ２２０）、その
際の量子化誤差ＥＲＲに複製画像信号Ｃの注目画素の濃
度値Ｃ（ｘ，ｙ）から２５５を引いた値を代入する（ス
テップＳ２４０）。一方、複製画像信号Ｃの注目画素の
濃度値Ｃ（ｘ，ｙ）が閾値Ｔより小さい場合は、注目画
素にドットを発生させないために、出力画像信号Ｏの注
目画素の濃度値Ｏ（ｘ，ｙ）を０に設定し（ステップＳ
２３０）、その際の量子化誤差ＥＲＲに複製画像信号Ｃ
の注目画素の濃度値Ｃ（ｘ、ｙ）を代入する（ステップ
Ｓ２５０）。これで、注目画素濃度決定工程は終了であ
る。この時点で、注目画素に対する出力画像信号Ｏの濃
度値と、その際の量子化誤差ＥＲＲが決定したことにな
る。

【００２３】次に、図６のステップＳ１４０の分配比計
算工程を、図２、図８、図９を用いて説明する。この工
程では、注目画素濃度決定工程で生じた量子化誤差ＥＲ
Ｒを注目画素近傍のまだ量子化されていない周辺画素に
分配する際の分配先画素とその分配比Ｗを計算する工程
である。

【００２４】まず、図２、図８を説明する。図２は本実
施例で用いる重み付け係数マトリクスである。この重み
付け係数マトリクスは、量子化誤差ＥＲＲの分配先画素
とその分配係数を表している。つまり、図２の重み付け
係数マトリクスは、注目画素の座標を（ｘ，ｙ）とする
とき、分配先画素は周辺の４画素で、その座標は、（ｘ
＋１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、
（ｘ＋１，ｙ＋１）であり、更に各分配先画素に対する
分配比は、７：３：５：１であることを示している。ま
た、図８は、量子化誤差ＥＲＲの分配先画素とその分配
比Ｗを表した分配比マトリクスで、分配先画素は図２の
重み付け係数マトリクスで定まり、その座標は図２の重
み付け係数マトリクスの分配先画素と同じく、（ｘ＋
１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ
＋１，ｙ＋１）である。また、各分配先画素に対する分
配比Ｗはそれぞれ、Ｗ（ｘ＋１，ｙ）、Ｗ（ｘ−１，ｙ
＋１）、Ｗ（ｘ，ｙ＋１）、Ｗ（ｘ＋１，ｙ＋１）であ
ることを示している。

【００２５】次に、図９のフローチャート図に従い分配
比計算工程を説明する。まず、ステップＳ３００で、全
ての分配先画素における濃度値を調べ、その最大濃度値
Ｓｍａｘと最小濃度値Ｓｍｉｎを求める。つまり、分配
先画素の座標は、図８の分配比マトリクスから、（ｘ＋
１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ
＋１，ｙ＋１）であるから、それぞれの濃度値Ｓ（ｘ＋
１，ｙ）、Ｓ（ｘ−１，ｙ＋１）、Ｓ（ｘ，ｙ＋１）、
Ｓ（ｘ＋１，ｙ＋１）のうち最大の濃度値をＳｍａｘ、
最小の濃度値をＳｍｉｎとする。次に、ステップＳ３１
０で、最大濃度値Ｓｍａｘと最小濃度値Ｓｍｉｎの差
（Ｓｍａｘ−Ｓｍｉｎ）と基準濃度差Ｄｓとを比較す
る。ここで、基準濃度値Ｄｓとは、分配先画素の濃度値
のばらつき具合を判定するための予め定めた基準値であ
る。考案者の実験では、入力画像信号の階調数の５％程
度が良い結果を示したので、本実施例では入力画像信号
の階調数２５６に０．０５を乗じた１３とするが、これ
に限ったものではない。次に、ステップＳ３１０の比較
において、最大濃度値Ｓｍａｘと最小濃度値Ｓｍｉｎの
差（Ｓｍａｘ−Ｓｍｉｎ）が基準濃度差Ｄｓより大きい
場合には、量子化誤差ＥＲＲの分配先画素への分配比Ｗ
は、式７から式１０に示すように図２の重み付け係数マ
トリクスの分配係数に分配先画素の濃度値を乗じた値と
する（ステップＳ３２０）。

【００２６】 Ｗ（ｘ＋１，ｙ）＝７×Ｓ（ｘ＋１，ｙ） ・・・［式７］ Ｗ（ｘ−１，ｙ＋１）＝３×Ｓ（ｘ−１，ｙ＋１） ・・・［式８］ Ｗ（ｘ，ｙ＋１）＝５×Ｓ（ｘ，ｙ＋１） ・・・［式９］ Ｗ（ｘ＋１，ｙ＋１）＝１×Ｓ（ｘ＋１，ｙ＋１） ・・・［式１０］ 一方、ステップＳ３１０の比較において、最大濃度値Ｓ
ｍａｘと最小濃度値Ｓｍｉｎの差（Ｓｍａｘ−Ｓｍｉ
ｎ）が基準濃度差Ｄｓ以下の場合には、量子化誤差ＥＲ
Ｒの分配先画素への分配比Ｗは、式１１から式１４に示
すように図２の重み付け係数マトリクスの分配係数とす
る（ステップＳ３３０）。

【００２７】 Ｗ（ｘ＋１，ｙ）＝７ ・・・［式１１］ Ｗ（ｘ−１，ｙ＋１）＝３ ・・・［式１２］ Ｗ（ｘ、ｙ＋１）＝５ ・・・［式１３］ Ｗ（ｘ＋１，ｙ＋１）＝１ ・・・［式１４］ これで、分配比計算工程は終了である。

【００２８】次に、図６のステップＳ１５０の誤差分配
工程を図１０を用いて説明する。まず、ステップＳ４０
０で、式１５に示すように、量子化誤差ＥＲＲの全ての
分配先画素に対する分配比の合計Ｗｓを求める。

【００２９】 Ｗｓ＝Ｗ（ｘ＋１，ｙ）＋Ｗ（ｘ−１，ｙ＋１）＋Ｗ（ｘ，ｙ＋１）＋Ｗ（ｘ ＋１，ｙ＋１） ・・・［式１５］ 次に、ステップＳ４１０で、式１６から式１９に示すよ
うに量子化誤差ＥＲＲを分配先画素に分配比Ｗに基づい
て分配する。

【００３０】 Ｃ（ｘ＋１，ｙ）＝Ｃ（ｘ＋１，ｙ）＋ＥＲＲ×Ｗ（ｘ＋１，ｙ）／Ｗｓ ・ ・・［式１６］ Ｃ（ｘ−１，ｙ＋１）＝Ｃ（ｘ−１，ｙ＋１）＋ＥＲＲ×Ｗ（ｘ−１，ｙ＋１ ） ／Ｗｓ ・・・［式１７］ Ｃ（ｘ，ｙ＋１）＝Ｃ（ｘ，ｙ＋１）＋ＥＲＲ×Ｗ（ｘ，ｙ＋１）／Ｗｓ ・ ・・［式１８］ Ｃ（ｘ＋１，ｙ＋１）＝Ｃ（ｘ＋１，ｙ＋１）＋ＥＲＲ× Ｗ（ｘ＋１，ｙ＋ １）／Ｗｓ ・・・［式１９］ これで、誤差分配工程は終了であり、同時に、１画素に
対する量子化は終了である。

【００３１】以上説明したように、濃度変化の少ない入
力画像信号では、ドットの発生を局所的に均一させるた
めの図５の閾値マトリクスと図２の重み係数マトリクス
を使用することで、ドット発生の偏りをなくし低濃度域
での特有な構造の模様（テクスチャ）の発生を防止でき
ると同時に、濃度変化の大きい入力画像信号では、量子
化誤差を分配する分配先画素の濃度値を調べ、濃度値が
大きい画素により多く量子化誤差を分配しドットが発生
しやすくすることで、低濃度域での輪郭のぼけをするこ
とが可能である。なお、本実施例では、図２の重み付け
係数マトリクスを使用したが、これに限定されるもので
はない。例えば、図１１の重み付け係数マトリクスを使
用することも可能である。図１１の重み付け係数マトリ
クスを使用すると、より多くの演算が必要になるが、量
子化誤差が広範囲に分配されるため、図２の重み付け係
数マトリクスを使用したときより特有な構造の模様（テ
クスチャ）の発生を抑えることができる。

【００３２】次に、本発明の第２の実施例について、図
１２および図１３を用いて説明する。第２の実施例で
は、注目画素濃度決定工程において、ブルーノイズマス
クの手法により閾値が配置されている閾値マトリクスを
使用することのみが、第１の実施例と相違する。以下、
ブルーノイズマスクの生成方法について説明する。

【００３３】図１２は、作成するブルーノイズマスクＢ
を示しており、マトリクスサイズは主走査方向がｉ、副
走査方向がｊである。また、主走査方向がｘ、副走査方
向がｙの閾値の座標を（ｘ，ｙ）で、その座標の閾値を
Ｂ（ｘ，ｙ）で表わすものとする。また、入力画像信号
の濃度値は０〜２５５の２５６段階なので、ブルーノイ
ズマスク内に配置する閾値は１〜２５５とする。

【００３４】次に図１３のフローチャート図でブルーノ
イズマスクの生成方法について説明する。最初に、使用
する変数であるＫ、Ｂ（ｘ，ｙ）、Ａ（ｘ，ｙ）、Ｅｖ
ａ０、ｍａｊｏｒｉｔｙをステップＳ５００で初期化す
る。Ｋは現在作成しているブルーノイズマスクの濃度値
で初期値はＫ＝１である。Ｂ（ｘ，ｙ）は前述したよう
に、作成するブルーノイズマスクの座標（ｘ，ｙ）での
閾値配列で、初期値はすべて０である。Ａ（ｘ，ｙ）は
ブルーノイズマスクの座標（ｘ，ｙ）に既にドットが発
生したか否かを表す配列で初期値はすべて０である。Ｅ
ｖａ０は濃度１でのドット分散具合の判断する収束評価
値で初期値はｉ＊ｊである。ｍａｊｏｒｉｔｙはブルー
ノイズマスク内に既に発生したドット数が全画素数の半
分より大きい場合は１、少ない場合は０を示す変数で、
初期値は０である。

【００３５】次に、ステップＳ５１０からステップＳ５
８０で、濃度１（Ｋ＝１）のマスクを作成する。これ
が、濃度２から２５５のマスクを作成するための初期パ
ターンとなる。まず、ステップＳ５１０で１濃度分のド
ットをランダムにマスク内に配置する。ドットを配置す
るときは、Ａ（ｘ，ｙ）に１を代入する。また、配置す
るドット数は、各濃度で同数になるように、（ｉ×ｊ／
２５５）個とする。次に、ステップＳ５２０〜Ｓ５７０
の処理でマスク内にランダムに配置されたドットを空間
的分布が均一になるように再配置する。まず、マスク内
のすべての画素の期待濃度を計算する。この期待濃度と
は、ドットの分散具合を評価するものであり、対象画素
の座標を（ｘ，ｙ）とするとき、その画素の期待濃度を
Ｄ（ｘ，ｙ）で表し、式２０で算出する。

【００３６】ここで、式２０内のｍａｊｏｒｉｔｙは、
マスク内に発生した画素の数が全画素数の半分未満の場
合には０、半分以上の場合には１となる変数である。ま
た、ｕ、ｖ、ｆ（ｐ．ｑ）は式２１〜式２３で算出す
る。

【００３７】式２１および式２２内の％は第１の実施例
でも記載したように剰余を表す記号で、例えば、５％３
＝２、３％５＝３となる。また、σは調整用係数で考案
者の実験では１．５が良い結果を示した。ところで、期
待濃度とは、対象画素（ｘ，ｙ）の周辺に存在する周辺
画素（ｕ，ｖ）を、対象画素からの距離に応じて重み付
けし合計したものである。ｆ（ｐ，ｑ）が対象画素から
の距離に応じた重み関数である。そのため、対象画素の
周辺に画素が多く存在すればするほど、またその距離が
近ければ近いほど、対象画素の期待濃度は大きくなる。
この期待濃度を、ドットの分散具合の判定材料としてス
テップＳ５５０で使用する。ただし、ｍａｊｏｒｉｔｙ
の値が１の場合には、つまり、マスク内に発生した画素
の数が全画素数の半分以上の場合には、対象画素（ｘ，
ｙ）の周辺のまだドットが配置されていない周辺画素
（ｕ，ｖ）を探索し期待濃度を計算するため、対象画素
の周辺に画素が多く存在すればするほど、またその距離
が近ければ近いほど、対象画素の期待濃度が小さくな
る。また、周辺画素の探索範囲は、水平方向がｘ−（ｉ
／２）〜ｘ＋（ｉ／２）、垂直方向がｘ−（ｊ／２）〜
ｘ＋（ｊ／２）とすることで、マスク内すべての画素を
考慮することができる。ただし、マスクサイズが大きく
なると処理に時間が増大するため、マスクサイズや濃度
に応じて探索範囲を調整することも可能である。

【００３８】次に、ステップＳ５３０で、ドットが配置
された画素、つまり、Ａ（ｘ，ｙ）＝１の画素のうち、
最大期待濃度を求め、その最大期待濃度をＤｍａｘ、そ
の画素の座標を（ｘｍａｘ、ｙｍａｘ）とする。さら
に、ドットが配置されていない画素、つまり、Ａ（ｘ，
ｙ）＝０の画素のうち、最小期待濃度を求め、その最小
期待濃度をＤｍｉｎ、その画素の座標を（ｘｍｉｎ、ｙ
ｍｉｎ）とする。濃度Ｋが１の場合は、ｍａｊｏｒｉｔ
ｙ＝０なので、座標（ｘｍａｘ，ｙｍａｘ）がドットが
最も密集しているところで、座標（ｘｍｉｎ，ｙｍｉ
ｎ）が最も粗のところである。

【００３９】次に、ステップＳ５４０で、最大期待濃度
Ｄｍａｘと最小期待濃度Ｄｍｉｎの差をＥｖａに代入す
る。ここで求めたＥｖａが現在のドットの分散具合を表
すパラメータとなる。

【００４０】次に、ステップＳ５５０で、このＥｖａと
ドット分散具合の収束評価値Ｅｖａ０を比較し、ドット
分散処理が収束したか否かを判断する。ＥｖａがＥｖａ
０未満の場合には、ドット分散具合がまだ不十分と判断
し、ステップＳ５６０で、最大期待濃度の画素と最小期
待濃度の画素を入れ替える。つまり、Ａ（ｘｍａｘ，ｙ
ｍａｘ）＝０、Ａ（ｘｍｉｎ、ｙｍｉｎ）＝１とする。
さらにステップＳ５７０で、収束評価値Ｅｖａ０にＥｖ
ａを代入し新しい収束条件とし、ドット分散処理を続け
るためステップＳ５２０に制御を戻す。一方、ステップ
Ｓ５５０でＥｖａがＥｖａ０以上の場合には、ドットが
十分分散したと判断し、ステップＳ５８０に移動し、配
列Ａ（ｘ，ｙ）の内容をＢ（ｘ，ｙ）にコピーする。こ
れで、濃度１のブルーノイズマスク作成が終了したこと
になる。

【００４１】次に、ステップＳ５９０〜Ｓ６９０で濃度
２〜２５４のブルーノイズマスクを作成する。ステップ
Ｓ５９０はそのためのループ処理で、Ｋ＝２からＫ＝２
５４までステップＳ６００〜Ｓ６９０の処理を繰り返し
ている。ステップＳ６００はマスク内に発生したドット
数が、全画素数の半分（ｉ×ｊ／２）に達した否か調べ
るため、現在処理中の階調値Ｋと１２８とを比較してい
る。Ｋが１２８未満の場合には、マスク内に発生したド
ット数が全画素数の半分（ｉ×ｊ／２）に達していない
と判断し、ステップＳ６１０でｍａｊｏｒｉｔｙに０を
代入する。そうでない場合はステップＳ６２０でｍａｊ
ｏｒｉｔｙに１を代入する。ただし、この処理では、マ
スク内に発生したドット数が、全画素数の半分（ｉ×ｊ
／２）に達した否かを厳密に判断することはできない
が、それによる影響は処理時間が多少変化するのみでマ
スク作成にはなんら問題ない。

【００４２】ステップＳ６３０は、１濃度分のマスク作
成のためのループ処理で、ステップＳ６４０からステッ
プＳ６９０までをｉ×ｊ／２５５回繰り返している。こ
のループ回数は、ステップＳ５１０と同様、各濃度にお
けるドットの追加数を同数にするため、全画素数を２５
５で割った値にしている。そして、ステップＳ６３０の
ループを抜けるとステップＳ５９０に戻り、次の濃度の
マスク作成を行う。次に、ステップＳ６４０からステッ
プＳ６９０までの処理を説明する。まず、ステップＳ６
４０で、ステップＳ５２０と同様、全画素の期待濃度を
求める。次に、ステップＳ６５０でｍａｊｏｒｉｔｙが
０か否かを判断し、０の場合には、ステップＳ６６０で
ドットがまだ配置されていない画素、つまり、Ａ（ｘ，
ｙ）＝０の画素のうち、最小期待濃度を求め、その画素
の座標を（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）に代入する。この座標
（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）がドットの密集具合の最も粗の
座標なので、座標（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）にドットを発
生させる。また、マスクには現在処理中の濃度値Ｋを代
入する。つまり、Ａ（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）＝１、Ｂ
（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）＝Ｋとする（ステップＳ６７
０）。

【００４３】一方、ステップＳ６５０で、ｍａｊｏｒｉ
ｔｙが１の場合には、ステップＳ６８０でドットがまだ
配置されていない画素、つまり、Ａ（ｘ，ｙ）＝０の画
素のうち、最大期待濃度を求め、その画素の座標を（ｘ
ｍａｘ、ｙｍａｘ）に代入する。この座標（ｘｍａｘ，
ｙｍａｘ）がドットの密集具合の最も粗の座標なので、
座標（ｘｍａｘ，ｙｍａｘ）にドットを発生させる。ま
た、マスクには現在処理中の濃度値Ｋを代入する。つま
り、Ａ（ｘｍａｘ、ｙｍａｘ）＝１、Ｂ（ｘｍａｘ，ｙ
ｍａｘ）＝Ｋとする（ステップＳ６９０）。

【００４４】このようにして、ステップＳ６３０の繰り
返し処理、および、ステップＳ５９０の繰り返し処理を
ともに終了すると、濃度１から濃度２５４のマスクが完
成したことになる。あとは、まだ閾値が埋まっていない
画素、つまりＢ（ｘ，ｙ）＝０の画素に２５５を代入す
ることで、全濃度のマスクが完成する（ステップＳ７０
０）。

【００４５】以上の方法により作成したブルーノイズマ
スクを、閾値マトリクスとして使用することで、ドット
の偏りが少なく同時にザラツキ感がなくなり、特有な構
造の模様（テクスチャ）の発生を抑えることができる。
図１４は、本実施例で５％濃度のブラック画像を量子化
した結果である。図３のように、従来法で量子化した画
像において発生していた鎖状の特異模様が、本実施例で
は解消している。

【００４６】

【発明の効果】従来の誤差拡散法では低濃度域でのドッ
ト分散性が十分ではなく特有な構造の模様（テクスチ
ャ）が発生したり、輪郭がぼやける問題があったのに対
し、本発明では、濃度変化の少ない入力画像信号では、
ドットの発生を局所的に均一させるための閾値マトリク
スと重み係数マトリクスを使用することで、ドット発生
の偏りをなくし低濃度域での特有な構造の模様（テクス
チャ）の発生を防止できると同時に、濃度変化の大きい
入力画像信号では、量子化誤差を分配する分配先画素の
濃度値を調べ、濃度値が大きい画素により多く量子化誤
差を分配しドットが発生しやすくすることで、低濃度域
での輪郭のぼけを軽減することが可能になり、低濃度領
域における画質向上が達成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来の誤差拡散法に用いる画像信号の構成図で
ある。

【図２】従来の誤差拡散法および本発明に用いる第１の
重み付け係数マトリクスである。

【図３】従来の誤差拡散法による出力結果を示す図であ
る。

【図４】本発明に用いる画像信号の構成図である。

【図５】本発明に用いる閾値マトリクスである。

【図６】本発明の第１の実施例を示すフローチャート図
である。

【図７】本発明の第１の実施例の注目画素濃度決定工程
を示すフローチャート図である。

【図８】本発明の第１の実施例に用いる第１の重み付け
係数マトリクスに対する分配比マトリクスである。

【図９】本発明の第１の実施例の分配比計算工程を示す
フローチャート図である。

【図１０】本発明の第１の実施例の誤差分散工程を示す
フローチャート図である。

【図１１】本発明に用いる第２の重み付け係数マトリク
スである。

【図１２】本発明の第２の実施例のブルーノイズマスク
である。

【図１３】本発明の第２の実施例におけるブルーノイズ
マスク作成方法を示すフローチャート図である。

【図１４】本発明の誤差拡散法による出力結果を示す図
である。

【符号の説明】

１ 入力画像信号Ｓ ２ 出力画像信号Ｏ ３ 第１の重み付け係数マトリクス ４ 入力画像信号Ｓ ５ 複製画像信号Ｃ ６ 出力画像信号Ｏ ７ 閾値マトリクスＢ ８ 分配比マトリクスＷ ９ 第２の重み付け係数マトリクス １０ ブルーノイズマスクＢ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多値の入力画像信号を該入力画像信号よ
   りも少ない階調数の出力画像信号に量子化する誤差拡散
   処理を用いた画像処理方法において、 各画素に施す処理として、予め用意した閾値マトリクス
   から注目画素位置に応じて閾値を抽出し、該注目画素の
   濃度値と該閾値とを比較することによって、出力画像信
   号の注目画素位置の濃度値を決定する注目画素濃度決定
   工程と、入力画像信号における該注目画素の濃度値と注
   目画素濃度決定工程により量子化された前記出力画像信
   号の該注目画素の濃度値との間に生じた量子化誤差を、
   該注目画素近傍のまだ量子化されていない周辺画素に分
   配するために、分配先画素位置と分配係数が格納してあ
   る予め用意した重み係数マトリクスと分配先周辺画素の
   入力画像信号の濃度値とを用い分配比を計算する分配比
   計算工程と、分配比計算工程により計算した分配比に基
   づいて量子化誤差を分配する誤差分配工程とを備えたこ
   とを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 閾値マトリクスは、ブルーノイズマスク
   の手法により閾値が配置されていることを特徴とする請
   求項１記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 分配比計算工程は、重み係数マトリクス
   により定められた分配先周辺画素において、全ての該分
   配先周辺画素対する入力画像信号の最大濃度値と最小濃
   度値の濃度差が、予め定めた基準濃度差より大きい場合
   には、各周辺画素に対する分配比を、重み係数マトリク
   スの分配係数と該周辺画素の入力画像信号の濃度値との
   積とし、濃度差が基準濃度差より小さい場合には、各周
   辺画素に対する分配比を前記重み係数マトリクスの分配
   係数とすることを特徴とする請求項１乃至２記載の画像
   処理方法。