JP2019062577A - Image processing device, image processing method and program - Google Patents
Image processing device, image processing method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019062577A JP2019062577A JP2019009567A JP2019009567A JP2019062577A JP 2019062577 A JP2019062577 A JP 2019062577A JP 2019009567 A JP2019009567 A JP 2019009567A JP 2019009567 A JP2019009567 A JP 2019009567A JP 2019062577 A JP2019062577 A JP 2019062577A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- pixel
- threshold
- output
- predetermined area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
本発明は、画像データをより高品質なハーフトーン画像データに変換する画像処理装置及び画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for converting image data into higher quality halftone image data.
コンピュータやデジタルカメラを介して入力されたデジタル画像データにより表される画像を、記録媒体上に記録剤を用いて印刷するプリンタ等の画像形成装置が広く利用されている。デジタルな画像データにおいて一般に、画像データを構成する各画素の画素値が、１色当り８ビットや１６ビット等の多階調で表現される。一方画像形成装置では、記録剤によるドットのオンオフによって画像を形成するため、画像データの階調数よりも画像形成装置が出力可能な階調数の方が低いことが多い。そこで一般に、画像形成装置により画像を印刷するために、デジタル画像データに対してハーフトーン処理が施される。ハーフトーン処理によって得られるハーフトーン画像データは、画像形成装置が記録媒体上に出力するドットパターンを表し、疑似的に画像の階調を表現する。 An image forming apparatus such as a printer for printing an image represented by digital image data input via a computer or a digital camera on a recording medium using a recording material is widely used. In digital image data, in general, the pixel value of each pixel constituting the image data is expressed by multiple gradations such as 8 bits or 16 bits per color. On the other hand, in the image forming apparatus, since the image is formed by turning on and off the dots by the recording material, the number of gradations that can be output by the image forming apparatus is often lower than the number of gradations of image data. Therefore, in order to print an image by an image forming apparatus, halftone processing is generally performed on digital image data. The halftone image data obtained by the halftone processing represents a dot pattern output on the recording medium by the image forming apparatus, and virtually expresses the gradation of the image.
ハーフトーン処理の一種として、閾値マトリクスを用いるディザ処理と呼ばれるものがある。閾値マトリクスは、画像データにおける各画素に対応して、閾値が配置されたマトリクスである。ディザ処理は、画像データを構成する画素毎に、画素の画素値と対応する閾値とを比較することにより各画素の画素値を量子化し、画像データの階調数を低減する。閾値マトリクスは、画像データ全体に対してタイル状に繰り返し配置され、全ての画素に閾値が対応するように設定される。 One type of halftoning is called dithering using a threshold matrix. The threshold value matrix is a matrix in which threshold values are arranged corresponding to respective pixels in image data. The dither processing quantizes the pixel value of each pixel by comparing the pixel value of the pixel with the corresponding threshold value for each pixel constituting the image data, thereby reducing the number of gradations of the image data. The threshold value matrix is repeatedly arranged in the form of tiles for the entire image data, and is set so that the threshold values correspond to all the pixels.
ディザ処理に使われる閾値マトリクスには、２種類に分類される。一つは、大小の閾値が分散して配置されたＦＭ（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）系閾値マトリクスである。もう１つは、ある位置から順に閾値が大きくなるように配置されたＡＭ（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）系閾値マトリクスがある。ＦＭ系閾値マトリクスを用いて画像データをディザ処理する場合、得られるハーフトーン画像データは分散したドットによるドットパターンを表し、単位面積当たりのドットの数によって擬似的に階調を表現する。またＡＭ系閾値マトリクスを用いて画像データをディザ処理する場合、得られるハーフトーン画像データは複数のドットが集中したドットが周期的に配置されたドットパターンを表し、ドットの面積によって擬似的に階調を表現する。いずれの閾値マトリクスにおいても、平坦な画像データが入力されたときに、画像形成装置の出力特性を考慮して閾値の配置が決められていることが一般的である。 The threshold value matrix used for the dither processing is classified into two types. One is an FM (frequency modulation) -based threshold matrix in which large and small thresholds are distributed. The other is an AM (Amplitude Modulation) -based threshold matrix arranged so that the threshold increases in order from a certain position. When dithering image data using an FM system threshold value matrix, the obtained halftone image data represents a dot pattern by dispersed dots, and virtually expresses gradation by the number of dots per unit area. When dithering image data using an AM system threshold matrix, the obtained halftone image data represents a dot pattern in which dots in which a plurality of dots are concentrated are periodically arranged, and the area of the dots is artificially determined by the dot area. Express the key. In any threshold matrix, when flat image data is input, the arrangement of the threshold is generally determined in consideration of the output characteristics of the image forming apparatus.
しかしながら、入力画像データの各画素の画素値と対応する閾値を比較した結果、所望のドットパターンを表すハーフトーン画像データにならない場合がある。これは、入力画像データが表す特徴と閾値マトリクスの特性とが干渉することによって起こる。例えば、一部の領域において入力画像データが表す階調を再現できていなかったり、ハーフトーン画像データにおいて再現すべき細線に途切れが生じたりしてしまう。 However, as a result of comparing the pixel value of each pixel of the input image data with the corresponding threshold value, it may not be halftone image data representing a desired dot pattern. This is caused by interference between the features represented by the input image data and the characteristics of the threshold matrix. For example, the gradation represented by the input image data can not be reproduced in a partial region, or a thin line to be reproduced in halftone image data may be interrupted.
そこで特許文献１では、閾値マトリクスに対応する領域内に含まれる複数画素の画素値の平均値に応じて領域ごとの理想出力合計値を生成する。そして理想出力合計値に達するまで、画素値によって定まる領域内の重心位置の画素から順に、出力値を割り当てる方法を開示している。
Therefore, in
特許文献１で開示された技術によれば、領域毎に各画素の画素値に応じた重心位置にドットの配置が依存する。従って、入力画像データの特徴に応じて領域内の重心位置が変動するため、画像形成装置が出力するのに適したドットパターンを設定することはできない。また、領域内の重心位置から順にオンドットの位置を決定していくため、入力画像データにおける特徴を維持できず、ぼけたハーフトーン画像データになってしまう。
According to the technique disclosed in
本発明は、デジタルな画像データを高品位なハーフトーン画像データに変換する画像処理装置を実現することを目的とする。 An object of the present invention is to realize an image processing apparatus that converts digital image data into high-quality halftone image data.
上記課題を解決するため本発明にかかる画像処理装置は、入力画像データにおける所定の領域について、前記領域に含まれる各画素の画素値に基づいて、前記領域において出力すべき目標値を算出する目標値算出手段と、複数の閾値からなる閾値マトリクスを保持する保持手段と、前記領域に含まれる画素毎に、前記入力画像データを表す各画素の画素値と、各画素に対応する閾値との差分に基づいて、前記領域における前記目標値に相当する分の出力値を分配する分配順を決定する分配順決定手段と、前記目標値に相当する分の出力値を前記分配順に従って前記領域に含まれる各画素に割り当てることにより、前記領域に含まれる各画素の出力値を決定する出力値決定手段を有することを特徴とする。 In order to solve the above problems, an image processing apparatus according to the present invention calculates a target value to be output in a predetermined area of input image data based on the pixel value of each pixel included in the area. A difference between the pixel value of each pixel representing the input image data and the threshold value corresponding to each pixel, for each pixel included in the area, a value calculation means, a holding means for holding a threshold value matrix consisting of a plurality of threshold values Distribution order determining means for determining a distribution order for distributing an output value corresponding to the target value in the area based on the distribution order, and an output value corresponding to the target value is included in the area according to the distribution order It is characterized by having an output value determination means which determines the output value of each pixel contained in the said area | region by allocating to each pixel.
本発明によれば、デジタルな画像データを高品位なハーフトーン画像データに変換することができる。 According to the present invention, digital image data can be converted into high-quality halftone image data.
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.
＜第１実施形態＞
（画像処理装置の構成）
図１は、第１実施形態に適用可能な画像処理装置を含む画像形成システムのハードウェア構成を示す。本実施形態における画像処理装置は一例として、記録媒体上に記録剤を用いて画像を形成するプリンタ内に内蔵された画像処理コントローラを例として説明する。第１実施形態に係る画像形成システムは、ＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１、ＲＯＭ１０２、操作部１０３、表示部１０４、外部記憶装置１０５、画像処理部１０６、画像形成部１０７、Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１０８、バス１０９を備える。
First Embodiment
(Configuration of image processing apparatus)
FIG. 1 shows a hardware configuration of an image forming system including an image processing apparatus applicable to the first embodiment. The image processing apparatus according to the present embodiment will be described by way of example of an image processing controller incorporated in a printer that forms an image using a recording material on a recording medium. The image forming system according to the first embodiment includes a
ＣＰＵ１００は、入力されたデータや後述のＲＡＭ１０１やＲＯＭ１０２に格納されているコンピュータプログラムを用いて、画像形成システム全体の動作を制御する。なお、ここではＣＰＵ１００が装置全体を制御する場合を例に説明するが、複数のハードウェアが処理を分担することにより、装置全体を制御するようにしてもよい。
The
ＲＡＭ１０１は、外部記憶装置１０５から読み取ったコンピュータプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ部１０８を介して外部から受信したデータを一時的に記憶する記憶領域を有する。またＲＡＭ１０１は、ＣＰＵ１００が各種の処理を実行するために用いる記憶領域や画像処理部１０６が画像処理を実施する際に用いる記憶領域として使用される。すなわちＲＡＭ１０１は、各種の記憶領域を適宜提供することができる。ＲＯＭ１０２には、画像形成システムにおける各部の設定を行う設定パタメータやブートプログラムなどが格納されている。
The
操作部１０３は、キーボードやマウスなどにより構成されており、操作者による操作を介して操作者の指示を受け付ける。これにより操作者は、各種の指示をＣＰＵ１００に対して入力することができる。
The
表示部１０４は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ１００による処理結果を画像や文字などで表示することができる。なお表示部１０４がタッチ操作を検知可能なタッチパネルである場合、表示部１０４が操作部１０３の一部として機能してもよい。
The
外部記憶装置１０５は、ハードディスクドライブに代表される大容量情報記憶装置である。外部記憶装置１０５には、ＯＳ（オペレーティングシステム）やＣＰＵ１００に処理を実行させるためのコンピュータプログラムやデータなどが保存されている。また、各部の処理によって生成される一時的なデータ（入出力される画像データや画像処理部で使われる閾値マトリクスなど）を保持している。外部記憶装置１０５に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１００による制御に従って適宜読み取られ、ＲＡＭ１０１に記憶されてＣＰＵ１００による処理対象となる。
The
画像処理部１０６は、コンピュータプログラムを実行可能なプロセッサや専用の画像処理回路として実現され、印刷対象として入力された画像データを画像形成部１０７が出力可能な画像データに変換するため各画像処理を実行する。例えば、ＣＰＵ１００から画像処理を実行する指示を受け付けると、外部記憶装置１０５に格納されたＮ階調の入力画像データを処理し、Ｍ階調の出力画像データを出力する。
The
画像形成部１０７は、画像処理部１０６から受け取った出力画像データに基づいて、記録媒体上に記録剤を用いて画像を形成する。第１実施形態における画像形成部１０７は、インクをノズルから記録媒体上に吐出することにより画像を形成するインクジェット方式とする。なお画像形成部１０７は、帯電した像担持体に露光しトナーで現像し、そのトナー像を記録媒体上に転写することで画像を形成する電子写真方式を用いてもよい。
The
Ｉ／Ｆ部１０８は、本実施形態における画像形成システムと外部機器と接続するためのインターフェースとして機能する。さらに、Ｉ／Ｆ部１０８は、赤外線通信や無線ＬＡＮ等を用いて通信装置とデータのやりとりを行うためインターネットに接続するためのインターフェースとしても機能する。上記の各部はいずれも、バス１０９に接続され、バス１０９を介してデータの授受を行う。
The I /
（画像処理部１０６の構成）
本実施形態における画像処理部１０６について説明する。画像処理部１０６は、入力画像データを、入力画像データが表す階調数より少ない階調数を表すハーフトーン画像データに変換するためのハーフトーン処理を実行する。図２は、画像処理部１０６の詳細な構成を示すブロック図である。本実施形態における画像処理部１０６は、図２に示したブロック図を構成する専用の画像処理回路として実現される。画像処理部１０６は、画素値取得部２０１、目標値算出部２０２、分配順決定部２０３、閾値取得部２０４、出力値決定部２０５を有する。
(Configuration of image processing unit 106)
The
画像処理部１０６に入力されるデジタルな画像データ（以下、入力画像データ）は、画素毎に０〜２５５いずれかの値を示す８ビットのデータである。本実施形態において画像処理部１０６は、１画素当たり８ビットの入力画像データを、画素毎に０か１のいずれかの値を有する１ビット２値のハーフトーン画像データ（出力画像データ）に変換する。ハーフトーン画像データにおいて、画素値（出力値）が０である画素はドットのオフを、画素値（出力値）が１である画素はドットのオンを表す。このようなハーフトーン画像データは、入力画像データが表す階調数より少ない階調数により擬似的に入力画像データを再現している。
Digital image data (hereinafter, input image data) input to the
画素値取得部２０１は、入力画像データにおいて処理対象とする単位領域（以下、処理対象領域）に含まれる複数画素の各画素値を取得する。図３は入力画像データ３００を示す。本実施形態は、図３における太枠が示す４画素×４画素の領域を単位領域とする。画素値取得部２０１は、処理対象領域が領域３０１であるとすると、領域３０１に含まれる１６画素の各画素値を取得することになる。
The pixel
目標値算出部２０２は、処理対象領域に含まれる複数画素の画素値に基づいて、処理対象領域における出力値の合計を目標値として算出する。前述の通り出力値１または０によりドットのオンオフを表すので、単位領域における出力値の合計（目標値）は、単位領域においてオンとすべきドットの数に相当する。本実施形態では、処理対象領域に含まれる複数画素の画素値の合計を２５５で除算した値（小数点以下は切り捨てる）を目標値として算出する。
The target
閾値取得部２０４は、ディザ処理に使用可能な閾値群をＲＡＭ１０１または外部記憶装置１０５から取得する。本実施形態では、図４に示す閾値マトリクス４０１を用いるとする。閾値マトリクス４０１は、マトリクス内の各画素に、値の異なる閾値が配置されている。詳細は後述する。閾値マトリクスと処理単位領域は同じサイズ（４画素×４画素）なので、閾値取得部２０４は、処理対象の単位領域が読み込まれる毎に図４に示す閾値マトリクス４０１を取得する。
The
分配順決定部２０３は、画素値取得部２０１から取得した処理対象領域の画素値と閾値取得部２０４から取得した閾値とに基づいて、処理対象領域におけるドットの分配順を決定する。本実施形態では、位置的に対応する画素値と閾値との差分値を評価値として算出し、算出された各画素の評価値をソート処理することにより、ドットの分配順を決定する。
The distribution
出力値決定部２０５は、分配順決定部が決定した分配順に従って、各画素に出力値として１ずつ目標値算出部２０２が算出した目標値（出力値合計）に達するまで割り当て、処理対象領域における各画素の出力値を決定する。
The output
ここで、分配順決定部２０３が決定する処理対象領域におけるドットの分配順について説明する。一般に、閾値マトリクスを用いてディザ処理をする場合、画素値と位置的に対応する閾値とを比較することにより量子化し、出力値を決定する。図４に示す領域４０２は、入力画像データにおいて処理対象領域内の各画素の画素値が一様に値「１０」である例を示す。また、図４に示す領域４０４は、各画素の画素値が一様に値「１５０」である例を示す。領域４０２および４０４それぞれの各画素と、閾値マトリクス４０１における対応する閾値とを比較し、閾値よりも画素値の方が大きい画素を出力値１（ドットがオン）、画素値が閾値以下である画素を出力値０（ドットがオフ）と処理する。その結果、領域４０２は出力結果４０３に変換され、領域４０４は出力結果４０５に変換される。なお出力結果４０３および４０５において黒塗りの矩形はドットがオンである画素を示し、白塗りの画素はドットがオフである画素を示す。
Here, the distribution order of dots in the processing target area determined by the distribution
出力結果４０３および４０５から、入力画像データにおける処理対象領域が表す画素値（濃度）が大きいほど、ドットの数が増えることがわかる。特に閾値マトリクス４０１は、値の異なる複数の閾値が、値が小さい順に分散するように配置されている。そのため、ディザ処理の結果得られるドットができるだけ分散し、粒状性がよくなるように設計されている。このように閾値の配置によって、ドットの粒状性を制御することができる。つまり閾値マトリクスは、閾値の配置によってドットを配置する順を制御できるとも言える。一般に、画像形成部１０７の出力特性を考慮して閾値マトリクスにおける閾値を設計する。本実施形態では、一般にディザ処理に用いられる閾値マトリクスを、画像形成部１０７の出力特性に合わせたドットパターンを制御するための、ドットの配置順を示す情報として扱う。
It can be understood from the output results 403 and 405 that the number of dots increases as the pixel value (density) represented by the processing target area in the input image data increases. In particular, the
一方、入力画像データにおける処理対象領域内の複数画素の画素値が一様ではない場合、処理対象領域における画素値の変動と、閾値マトリクスにおける閾値の変動とが干渉し、所望の出力結果が得られないことがある。例えば、周辺画素よりも大きい画素値をもつ画素は、周辺画素よりも比較的ドットをオンにする２値データ（出力値１）に変換した方がよい画素と言える。しかしながら、閾値マトリクスの中でも他の閾値より値の大きい閾値が対応するために、周辺画素よりも大きい画素値をもつ画素が出力値０に変換されてしまう場合がある。その結果、入力画像データの解像度や画像が表す特徴が失われてしまう場合がある。特に細線やエッジを表す画素であるほど、出力結果における劣化が目立ちやすい。
On the other hand, when the pixel values of the plurality of pixels in the processing target area in the input image data are not uniform, the fluctuation of the pixel value in the processing target area interferes with the fluctuation of the threshold in the threshold matrix, and the desired output result is obtained. I can not do it. For example, a pixel having a pixel value larger than that of a peripheral pixel can be said to be a pixel that should be converted into binary data (output value 1) that turns on dots relatively more than the peripheral pixel. However, a pixel having a pixel value larger than that of a peripheral pixel may be converted into the
そこで第１実施形態における分配順決定部２０３は、画素毎に画素値と閾値との差を評価値として算出する。単位領域において、画素値から対応する閾値を引いた値が大きい画素ほど評価値が大きい値になる。この評価値をソート処理した順にドットを分配することにより、入力画像データの特徴と設計された閾値マトリクスの特性との両方を反映して、処理対象領域におけるドットの出力値を決定することができる。
Therefore, the distribution
（画像処理部１０６における動作）
図５は、画像処理部１０６における処理の動作を示す。また図４における４０６〜４０９に、以下の処理によって得られる処理結果の過程を示す。
(Operation of image processing unit 106)
FIG. 5 shows the operation of processing in the
ステップＳ５０１において画素値取得部２０１は、ＲＡＭ１０１や外部記憶装置１０５から入力画像データのうち処理対象領域に含まれる複数画素の画素値を取得する。例えば、領域４０６を処理対象領域として、各画素の画素値を取得したとする。画素値を１つ取得するとステップＳ５０２において画素値取得部２０１は、処理対象領域に含まれる全ての画素の画素値を取得したかどうかを判定する。処理対象領域に含まれるすべての画素の画素値を取得していない場合はステップＳ５０１に戻り、画素値の取得を繰り返す。処理領域に含まれるすべての画素の画素値を取得したら、ステップＳ５０３に進む。
In step S501, the pixel
ステップＳ５０３において閾値取得部２０４は、ＲＡＭ１０１や外部記憶装置１０５から処理対象領域に対応する閾値マトリクスの閾値を取得する。ここでは、閾値マトリクス４０１の各閾値を取得する。ステップＳ５０４において閾値取得部２０４は、処理対象領域に対応する全ての画素を取得したかどうかを判定する。全ての閾値を取得していない場合ステップＳ５０３に戻り、順次閾値を取得する。処理対象領域に対応する全ての閾値を取得したら、ステップＳ５０５に進む。なお、ステップ５０１およびステップ５０２の処理と、ステップＳ５０３およびステップ５０４の処理とは、互いに依存関係を持たない処理であるため、逐次的に処理する場合でもどちらが先に実行してもいいし、並行して実行してもよい。
In step S503, the
ステップＳ５０５において目標値算出部２０２は、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２において取得した画素値に基づいて、処理対象領域における目標値（目標とする出力値合計）を算出する。ここでは、処理対象領域内の全ての画素値を合計して２５５で除算した商を算出する。ここで得られた商は、処理対象領域においてドットをオンにするべき画素の数を表す。領域４０６の場合、各画素の画素値を合計すると、１１３２が得られる。さらに１１３２を２５５で除算した商は、４．４３・・となるので、領域４０６における目標値として、ドットをオンにする画素数４が算出される。
In step S505, the target
ステップＳ５０６において分配順決定部２０３は、処理対象領域の画素毎に、画素値から対応する閾値を減算した値を評価値として算出する。本実施形態の場合、処理対象領域には１６画素が含まれるので、１６画素分の評価値が算出される。領域４０６と閾値マトリクス４０１とに基づいて、領域４０６に対応する評価値群４０７が算出される。さらに分配順決定部２０３は、算出した評価値を値が大きい順にソートした結果を分配順とする。つまり、処理対象領域のうち評価値が大きい画素の順に、ドットが分配されることになる。領域４０６の場合、評価値群４０７に基づいて分配順４０８が決定される。
In step S506, the distribution
ステップＳ５０７において出力値決定部２０５は、ステップＳ５０５で得られた処理対象領域においてドットをオンにするべき画素の数分の画素の位置を分配順に決定し、決定した順にその位置の画素の出力値を１とする。それ以外の画素は、ドットをオフにする画素として出力値を０とする。領域４０６の各画素の出力値は、出力結果４０９に示す通りに決定される。
In step S507, the output
ステップＳ５０８において全ての単位領域について処理が終了したかどうかを判定し、終了していない場合には、上記の処理を繰り返す。なおステップＳ５０６は、入力画像データにおける処理対象領域に含まれる複数画素の各画素値を取得すれば処理ができるので、ステップ５０１〜ステップＳ５０５の処理の間、並行してステップＳ５０６における処理をするようにしてもよい。
In step S508, it is determined whether the process has been completed for all unit areas. If the process has not been completed, the above process is repeated. Since step S506 can be processed by acquiring each pixel value of a plurality of pixels included in the processing target area in the input image data, the processing in step S506 is performed in parallel during the processing of
以上の処理により得られるハーフトーン画像データは、入力画像データを構成する画素値が最大値「２５５」に近い、または対応する閾値が最小値「０」に近い画素ほど、出力値１（ドットオン）が割り当てられやすくなる。また、単位領域が平坦な画像を表す場合、すなわち、複数画素の画素値の変動が小さい場合には、閾値の小さい順にドットが配置されるので、設計した意図を反映したドットの配置を表すハーフトーン画像データに変換される。また単位領域が細線やエッジ等の特徴をもつ場合、画素値の大きさがドットの配置順に反映されるので、閾値マトリクスを用いて単にディザ処理で量子化する方法に比べて、画像の特徴を維持したハーフトーン画像データに変換される。従って本実施形態によれば入力画像データを、より高画質なハーフトーン画像データに変換することができる。 The halftone image data obtained by the above processing has an output value 1 (dot on) as the pixel value constituting the input image data is closer to the maximum value “255” or the corresponding threshold value is closer to the minimum value “0”. ) Is easier to assign. In addition, when the unit area represents a flat image, that is, when the variation of the pixel values of a plurality of pixels is small, the dots are arranged in ascending order of the threshold, and therefore the half representing the arrangement of dots reflecting the designed intention. It is converted to tone image data. When the unit area has features such as thin lines and edges, the magnitudes of the pixel values are reflected in the order of arrangement of the dots, so the image features can be compared to the method of simply quantizing by dither processing using a threshold matrix. It is converted to the maintained halftone image data. Therefore, according to the present embodiment, input image data can be converted into halftone image data of higher image quality.
なお、第１実施形態において目標値算出部２０２は、処理対象領域に含まれる複数画素の画素値を合計し、オンドットの表す画素値に相当する２５５で除算することにより、処理対象領域においてドットをオンにするべき画素の数を算出した。しかしながら、本実施形態のように閾値マトリクスの大きさと一致するセルを入力画像データにおける単位領域とする場合、処理対象領域の画素値が一様であれば、ディザ処理の結果得られるドットの総数は等しくなる。従って目標値算出部２０２は、例えば単位領域における各画素の画素値を平均し、単位領域における全ての画素の画素値の平均値を算出した後、平均値に対応するドット数を目標値として算出するような構成とすることもできる。
In the first embodiment, the target
なお、第１実施形態において閾値マトリクスは、便宜上、ディザ処理に用いられる閾値マトリクスとしたが、従来のディザ処理のように、入力画像データにおける各画素の画素値と比較するための閾値としては用いていないことに注意されたい。第１実施形態では、入力画像データのレンジ（ここでは、０〜２５５）と同じレンジをもち、所望のドットパターンになるよう複数の値を適切に配置することで、所定領域内の各画素の順序を示す情報として閾値マトリクスを用いている。 In the first embodiment, the threshold value matrix is a threshold value matrix used for dither processing for convenience, but it is used as a threshold value to be compared with the pixel value of each pixel in the input image data as in the conventional dither processing. Please note that not. In the first embodiment, by appropriately arranging a plurality of values so as to have a desired dot pattern, having the same range as the range of input image data (here, 0 to 255), A threshold matrix is used as information indicating the order.
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、入力画像データを０または１からなるハーフトーン画像データに変換するハーフトーン（２値化）処理を例に説明した。また、画素値から閾値を減算した値を評価値として用いた。第２実施形態では、１画素当たり８ビットの入力画像データを３値化する処理を例にする。また、画像の特徴に応じた評価値を算出する方法について説明する。なお、第１実施形態と同様の構成については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。図６は、第２実施形態における画像処理部１０６の詳細な構成を示す。目標値算出部２０２は、平均値算出部６０１、ディザ処理部６０２、集計部６０３を有する。
Second Embodiment
In the first embodiment, the halftone (binarization) process for converting input image data into halftone image data consisting of 0 or 1 has been described as an example. In addition, a value obtained by subtracting a threshold value from a pixel value was used as an evaluation value. In the second embodiment, a process of binarizing 8-bit input image data per pixel is taken as an example. In addition, a method of calculating an evaluation value according to the feature of the image will be described. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed descriptions thereof will be omitted. FIG. 6 shows the detailed configuration of the
平均値算出部６０１は、処理対象領域に含まれる全ての画素の画素値を平均し、処理対象領域における平均値を算出する。平均値算出部６０１は算出した平均値をディザ処理部６０２に出力する。
The average
ディザ処理部６０２は、閾値取得部２０４から処理対象領域に対応する閾値を取得する。第２実施形態では、図７に示すような６４画素×６４画素の閾値マトリクスを用いるとする。ただし処理対象とする単位領域は、第１実施形態と同様４画素×４画素とする。そのため閾値取得部２０４は、処理対象領域が更新されるたびに、図７に示す閾値マトリクスから順に４画素×４画素に対応する位置の閾値を取得する。図７に示す閾値マトリクスは、いわゆるブルーノイズ特性を持つ閾値マトリクス（以下、ブルーノイズマスク）である。ブルーノイズマスクを用いたディザ処理を実行すると、分散性の高いドットパターンを得られることが知られている。なおこのようなブルーノイズマスクは一般に、インクジェット方式の画像形成部１０７のためのハーフトーン処理に適している。
The
本実施形態におけるブルーノイズマスクには、各画素位置に対して閾値が２つずつ存在する。従って４画素×４画素の単位領域には、３２個の閾値が存在する。また、各閾値は入力画像データの階調に合わせて８ビットの値で表現されている。なお、ディザ処理する閾値の階調数を変更すればＮ値の入力画像データに対してディザ処理を実施可能であり、画素当りの閾値数を変更すれば、Ｍ値化が実施可能である。 In the blue noise mask in the present embodiment, two threshold values exist for each pixel position. Therefore, 32 threshold values exist in a unit area of 4 pixels × 4 pixels. Each threshold is expressed by an 8-bit value in accordance with the gradation of the input image data. Note that dithering can be performed on N-valued input image data by changing the number of gradations of a threshold to be dithered, and M-value conversion can be performed by changing the number of thresholds per pixel.
ディザ処理部６０２は、平均値算出部６０１から出力された処理対象領域における平均値に対して、閾値取得部２０４が取得した閾値群とのディザ処理をおこなう。本実施形態ではディザ処理では３値化するので、ディザ処理部６０２から出力される各画素の出力値は、０、１、２のいずれかの値である。
The
集計部６０３は、ディザ処理部６０２によりディザ処理した結果を後述の通り集計する。集計部６０３は、集計結果を処理対象領域における目標値として、出力値決定部２０５に出力する。
The
分配順決定部２０３は、処理対象領域における各画素について、画素値と閾値とに基づいて評価値を算出し、処理対象領域における評価値をソート処理することで、優先的に出力値を大きくする画素の順番である分配順を決定する。分配順決定部２０３は、決定した分配順を出力値決定部２０５に出力する。
The distribution
出力値決定部２０５は、集計部６０３から得た目標値となるまで、分配順決定部２０３で決められた順に各画素に出力値を１ずつ割り当て、処理対象領域における各画素の出力値を決定する。
The output
（画像処理部１０６における動作説明）
第２実施形態の画像処理部１０６における動作は、第１実施形態において説明した図５に示すフローチャートのうち、ステップＳ５０５における目標値算出処理、ステップＳ５０６における分配順決定処理、ステップＳ５０７における出力値決定処理が異なる。まずステップＳ５０５における目標値算出処理の詳細を図９に示すフローチャートに沿って説明する。
(Description of the operation of the image processing unit 106)
The operation in the
ステップＳ９０１において平均値算出部６０１は、処理対象の単位領域に含まれる各画素の画素値の平均値を算出する。算出した平均値は、ステップＳ９０２において、ディザ処理部６０２より取得した閾値群とのディザ処理を実施する際に用いられる。図８は、本実施形態におけるディザ処理を説明する図である。各画素に対して設けられた量子化部において平均値と各閾値とを比較し、量子化（ここでは３値化）する。ステップＳ９０１において算出した平均値は１つであるのに対し、取得した閾値群は４画素×４画素に対応する１６組を有している。本実施形態におけるディザ処理では、１つの平均値に対して、閾値群の閾値それぞれと比較した結果を各画素の量子化結果として出力する。これは、処理対象領域における各画素を、平均値に置換した後に、ディザ処理することに相当する。ステップＳ９０２において、夫々の量子化部が出力した量子化結果を後段の集計部６０３に出力する。
In step S901, the average
次にステップＳ９０３において集計部６０３は、ステップＳ９０２におけるディザ処理の結果を集計する。ステップＳ９０２におけるディザ処理の結果、各画素に対して量子化値０、１、２のいずれかを得る。そこで集計部６０３は、処理対象領域における４画素×４画素の量子化値の総和をとる。この単位領域におけるディザ処理結果の総和は、処理単位毎の最終的な出力値の総和に一致し、後段のステップＳ３５０７によって各画素に出力値が振り分けられる際の目標値となる。以上の処理により、ステップＳ５０５における目標値算出処理が完了する。
Next, in step S903, the
なお本実施形態のように、閾値マトリクスにおける一部の局所的な領域を単位領域のサイズとする場合、処理対象領域が閾値マトリクスのどの位置に対応するかによって例え処理対象領域の平均値が同一であってもディザ処理の結果得られる出力値の総和は異なる。例えば、図１０に示す領域１００１、及び領域１００２は、領域内の全ての画素について同一の画素値を持つ画素群を示す。領域１００１および１００２はいずれも、各画素値の平均値は７２である。領域内の各画素の画素値が平均値７２に置換された画素群に対して、図７に示す閾値マトリクス内の閾値群７０１と閾値群７０２によりディザ処理をおこなった結果がディザ処理結果１００３、及びディザ処理結果１００４である。ディザ処理結果１００３およびディザ処理結果１００４について夫々の出力値の総和をとると、ディザ処理結果１００３では出力値合計（目標値）が９、ディザ処理結果１００４では出力値合計（目標値）が８となる。このように画素群の平均値が同じであっても生じる目標値の差異は、閾値マトリクスの設計時に定められた閾値配列により決まり、ディザ処理の結果得られるドットパターンの階調性や粒状性を向上させるために生じるものである。従って、閾値マトリクスの局所領域のサイズを入力画像データの単位領域とする場合は、夫々の局所領域に含まれる閾値群ごとの目標値を算出することが重要となる。
When a partial local area in the threshold value matrix is set as the size of the unit area as in the present embodiment, the average value of the process target area is the same depending on which position of the threshold value matrix the processing target area corresponds to. However, the sum of output values obtained as a result of dithering is different. For example, a
次に第２実施形態におけるステップ５０６の分配順決定処理について説明する。第２実施形態における分配順決定部２０３（図６）は、出力値を分配する順番を決定するため、評価値として、画素値から対応する閾値に係数αを乗算した値を減算した結果“入力画素値−α×閾値”（αは０以上）を用いる。分配順決定部２０３は算出した評価値をソートし、評価値の大きい画素から小さい画素の降順に分配順を決定する。つまり係数αを用いる点で、第１実施形態と異なる。
Next, the distribution order determination process of
評価値である“入力画素値−α×閾値”において係数αが０の場合、入力画像データを構成する画素値のパターンのみに依存して分配される順番が決まる。また、係数αが０より大きいほど、閾値マトリクスにおける閾値の配置が評価値に反映される。すなわち、処理対象領域に対応する閾値群のうち、より小さい閾値に対応する画素がより優先的に分配されやすくなる（分配順が早くなりやすい）。係数αが０より大きく、入力画像データにおける画素値が一定である場合、閾値の大きさのみに依存して分配順が決められるため、設計した閾値マトリクスの特性通りの順番で領域におけるドットをオンにすべき画素が決定される。この係数αを大きくするほど、閾値マトリクスによって予め決められた分配順の影響が強くなる。さらに、係数αを１より大きい値に設定すると、入力画像データにおける画素値のパターンよりも閾値の配置の方がより評価値に影響を与えることになる。このような評価値を用いることにより、入力画像データのパターン（特徴）による評価値への影響と、閾値マトリクスにおける閾値の配置による評価値への影響を調整することができる。 When the coefficient α is 0 in the evaluation value “input pixel value−α × threshold”, the distribution order is determined depending only on the pattern of pixel values constituting the input image data. Further, as the coefficient α is larger than 0, the arrangement of the threshold in the threshold matrix is reflected in the evaluation value. That is, among the threshold group corresponding to the processing target area, pixels corresponding to the smaller threshold are more likely to be preferentially distributed (distribution order tends to be earlier). If the coefficient α is greater than 0 and the pixel value in the input image data is constant, the distribution order is determined depending only on the threshold value, so the dots in the area are turned on in the order according to the characteristics of the designed threshold matrix. The pixel to be turned on is determined. As the coefficient α is increased, the influence of the distribution order predetermined by the threshold value matrix becomes stronger. Furthermore, when the coefficient α is set to a value larger than 1, the arrangement of the threshold affects the evaluation value more than the pattern of pixel values in the input image data. By using such an evaluation value, it is possible to adjust the influence on the evaluation value by the pattern (feature) of the input image data and the influence on the evaluation value by the arrangement of the threshold in the threshold value matrix.
例えば、入力画像データがエッジや細線を表す場合、閾値マトリクスの特性に関わらず、入力画像データにおける画素値のパターンを優先した方が、量子化した結果におけるエッジや細線の再現性が高い。従って、入力画像データ（あるいは単位領域）がエッジや細線を表す場合は、“入力画素値−α×閾値”における係数αを１より小さくした方がよい。一方、自然画像や平坦部の多い入力画像データの場合、粒状性を重視するため予め設計された閾値マトリクスの特性（本実施形態ではブルーノイズ特性）に応じて分配順が決定されるように、係数αを１以上の値に設定するとよい。なおα＝１のとき、第１実施形態と同じように評価値が算出されることになる。 For example, when the input image data represents an edge or a thin line, regardless of the characteristics of the threshold value matrix, when the pattern of pixel values in the input image data is prioritized, the reproducibility of the edge or the thin line in the quantized result is high. Therefore, when the input image data (or unit area) represents an edge or a thin line, it is better to make the coefficient α in “input pixel value−α × threshold” smaller than one. On the other hand, in the case of a natural image or input image data with many flat portions, the distribution order is determined according to the characteristics of the threshold matrix (blue noise characteristics in this embodiment) designed in advance to emphasize graininess. The coefficient α may be set to one or more values. When α = 1, the evaluation value is calculated as in the first embodiment.
このように、処理単位領域または画像全体の特徴（エッジ量、コントラスト量等）や属性データ（エッジ、細線等）、画像の種類・コンテンツ情報（自然画、文字・線画、図面等）に応じて係数αを変更することで、出力画像における画質を調整することができる。係数αは、入力された画像データごとでもよいし、入力画像データにおける領域毎に設定してもよい。本実施形態では、画像データのコンテンツ情報を読み取り、入力画像データが自然画である場合は係数α＝１、入力画像データが図面、文字・線画である場合には、α＝０．５とする。入力画像データを取得すると、分配順決定部２０３は、入力画像データのコンテンツ情報に基づいて、係数αを１または０．５に設定する。そして、処理対象領域に含まれるすべての画素について、評価値である“入力画素値−α×閾値”を算出し、ソート処理する。
As described above, according to the characteristics (edge amount, contrast amount, etc.), attribute data (edge, thin line, etc.) of the processing unit area or the entire image, and the type / content information of an image By changing the coefficient α, the image quality in the output image can be adjusted. The coefficient α may be set for each input image data or may be set for each area in the input image data. In the present embodiment, the content information of the image data is read, and the coefficient α = 1 if the input image data is a natural image, and α = 0.5 if the input image data is a drawing and characters and line drawings. . When the input image data is acquired, the distribution
ここで、図７に示す画素毎に２つの閾値が対応する閾値マトリクスを用いる場合のソート処理について説明する。図１０の１００５〜１０１０は、α＝１とした時の分配順決定処理の過程を説明する図である。図１０に示す領域１００１と対応する閾値群７０１（図７）とに基づいて、評価値“入力画素値−α×閾値”を各閾値に対して算出した結果が評価値群１００５である。また、領域１００２と対応する閾値群７０２（図７）とに基づいて評価値を算出した結果が評価値群１００６である。評価値群１００５および１００６からわかるように、各画素は閾値に対して評価値が算出されることになるので、評価値算出結果において各画素は２通りの評価値をもつ。さらに、評価値群１００５および１００６をソート処理し、高い評価値から低い評価値へ降順に分配順を割り当てた結果が分配順１００７および１００８である。なお評価値が同じ場合は、閾値の小さいものを分配順として優先するようにしている。本実施形態の場合、３値化をするため各画素に対して２つの閾値が対応する。従って、４画素×４画素の１６画素の領域に対して分配順を決定すると、１〜３２までの分配順が決められる。
Here, sorting processing in the case of using a threshold value matrix in which two threshold values correspond to each pixel shown in FIG. 7 will be described.
次にステップＳ５０７における出力値決定処理について説明する。出力値決定部２０５（図６）は、分配順決定部２０３から受け取る処理対象領域の分配順に従って、集計部６０３から受け取る処理対象領域の目標値になるよう、各画素に出力値を１ずつ順に割り当てていく。処理対象領域における各画素の出力値のカウント値を初期値０とし、出力値「１」を分配する毎に目標値に達するまで順に各カウント値を１ずつ加算する。例えば分配順１００７に対して、集計部６０３により算出された目標値９を割り当てるとする。分配順１の画素から順に出力値「１」を分配する毎にカウント値に１を加算し、目標値９に達すると出力値の分配を完了する。
Next, the output value determination process in step S507 will be described. The output value determination unit 205 (FIG. 6) sequentially outputs one output value to each pixel so as to become the target value of the processing target region received from the
出力値１を２回割り当てられた画素の出力値は２に、１回割り当てられた画素の出力値は１に、１度も割り当てられなかった画素の出力値は０が決定され、処理対象領域の各画素の出力値は出力結果１００９に示す通りになる。以上の処理により、０〜２５５いずれかの画素値からなる入力画像データを０、１、２のいずれか３値によって表される出力画像データに変換する。処理対象領域を閾値マトリクス（例えば６４画素×６４画素）より小さい４画素×４画素のブロックごとに処理をする。また評価値の算出において、入力画像データが表す特徴による影響と閾値マトリクスの特性による影響を適宜制御できる係数αを導入した。その結果、適応的に入力画像データを量子化し、入力画像データの特徴と閾値マトリクスの特性とが干渉するのを防ぐことができる。
The output value of the pixel to which the
なお第２実施形態において、各画素の分配順ではなく、閾値の数に対して分配順を割り当てた。しかしながら３値化をする場合であっても、第１実施形態のように各画素１つの分配順を割り当ててもよい。例えば、それぞれの閾値に対して評価値を算出した後、画素を代表する評価値を１つ決定する。具体的には画素に対応する複数の評価値のうち、大きい方の評価値を代表値とすればよい。このようにすることで、各画素に対して分配順を１つ割り当てられる。このとき、順に出力値１ずつ分配順に割り当て、一巡した後、さらに出力値１ずつ加算していく方法でもよいし、分配順に出力値２を割り当て、最後に目標値に対して１だけ残った場合のみ、画素の出力値を１としてもよい。
In the second embodiment, the distribution order is assigned not to the distribution order of each pixel but to the number of threshold values. However, even in the case of ternarization, the distribution order of each pixel may be assigned as in the first embodiment. For example, after calculating an evaluation value for each threshold value, one evaluation value representing a pixel is determined. Specifically, among the plurality of evaluation values corresponding to the pixel, the larger one may be used as the representative value. By doing this, one distribution order can be assigned to each pixel. At this time, the
また、入力画像データにおいて画素値が０（入力画像データにおける画素値レンジの最小値）である場合、どのような閾値と比較処理しても、出力値はディザ処理結果における０となる。また、入力画像データにおいて画素値が２５５（入力画像データにおける画素値レンジの最大値）の場合、どのような閾値と比較処理しても、出力値はディザ処理結果における最大値となる。そこで、入力画像データにおいて最小値または最大値をもつ画素については、評価値による順番付けを無視しても良い。その場合は、例えば、画素値が最小値である画素は、分配順が必ず最後にくるように並び替える、もしくは分配対象からはずすようにすればよい。 In addition, when the pixel value in the input image data is 0 (the minimum value of the pixel value range in the input image data), the output value is 0 in the dither processing result regardless of any threshold value comparison processing. Further, when the pixel value in the input image data is 255 (maximum value of the pixel value range in the input image data), the output value becomes the maximum value in the dither processing result regardless of any threshold value comparison processing. Therefore, for the pixels having the minimum value or the maximum value in the input image data, the ordering by the evaluation value may be ignored. In that case, for example, the pixels having the minimum pixel value may be rearranged so that the distribution order always comes last, or may be removed from distribution targets.
また、第１実施形態では「入力画素値―閾値」、第２実施形態では、「入力画素値−α×閾値」を評価値の例として説明した。このような評価値の算出は、特にハードウェア回路として実現する場合、簡易で、かつ画素値と閾値の両方を考慮した評価値を算出することができる。しかしながら評価値を導出するための関数はこれに限るわけではない。特に第２実施形態をソフト処理により実現する場合、単純な差分ではなく、画素値によって決まる関数と、閾値によって決まる関数とを組み合わせた評価関数を用いることにより、各画素の評価値を導出してもよい。この場合、画素値によって決まる関数は、画素値に対して単調増加な関数を、閾値によって決まる関数は、閾値に対して単調減少な関数を用いることで、前述の実施形態と同様の効果を得ることができる。 Further, in the first embodiment, “input pixel value−threshold” is described, and in the second embodiment, “input pixel value−α × threshold” is described as an example of the evaluation value. When such a calculation of evaluation value is realized particularly as a hardware circuit, it is easy to calculate an evaluation value in consideration of both a pixel value and a threshold value. However, the function for deriving the evaluation value is not limited to this. In particular, when the second embodiment is realized by software processing, the evaluation value of each pixel is derived by using an evaluation function combining not a simple difference but a function determined by the pixel value and a function determined by the threshold. It is also good. In this case, the function determined by the pixel value is a monotonically increasing function with respect to the pixel value, and the function determined by the threshold is a monotonously decreasing function with respect to the threshold to obtain the same effect as the above embodiment. be able to.
＜第３実施形態＞
第３実施形態では、分配順決定部２０３が実行する分配順決定処理を、より簡易的なハードウェア構成により実装した例について説明する。また本実施形態では、画像形成部１０７や表示部１０４の特性に合せたγ補正機能を追加することで、出力濃度を調整可能な例について説明する。前述の実施形態と同様の構成についは、同一の構成で実現可能であり、その説明を省略する。
Third Embodiment
In the third embodiment, an example will be described in which the distribution order determination process executed by the distribution
（画像処理部１０６の構成）
図１１は、第３実施形態における画像処理部１０６の構成例を示すブロック図である。前述の実施形態において説明した画像処理部１０６に対して、目標値算出部２０２の詳細な構成と、分配順決定部２０３の詳細な構成が異なる。第３実施形態における目標値算出部２０２は、平均値算出部６０１、γ補正部１１０１、ディザ処理部６０２、集計部６０３を有する。つまり第３実施形態では、平均値算出部６０１により各画素の画素値を平均値に置き換えた後に、γ補正部１１０１による処理が施される。本実施形態においてγ補正部１１０１は、画像形成部１０７の出力特性に応じて、γ補正処理を実行する。
(Configuration of image processing unit 106)
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of the
また第３実施形態における分配順決定部２０３は、第一評価値算出部１１０２、第二評価値算出部１１０３、比較部１１０４、を有する。
Furthermore, the distribution
第一評価値算出部１１０２は、処理対象領域に含まれるすべての画素に対して、評価値を算出する。一方第二評価値算出部１１０３は、処理対象領域における注目画素の評価値を算出して、出力する。第二評価値算出部１１０３では、第一評価値算出部１１０２と同じ評価関数に従って評価値を算出する。つまり第一評価値算出部１１０２からの出力が処理対象領域全体の評価値であるのに対し、第二評価値算出部１１０３は、注目画素の評価値のみを出力する。
The first evaluation
比較部１１０４は、評価値算出部１１０３から出力される注目画素の評価値を、第一評価値算出部１１０２から出力される注目画素を含む処理対象領域における全ての画素の評価値夫々と比較する。比較結果に基づいて、注目画素に対応する評価値の大きさが何番目にあるか、すなわち分配順を決定する。
The
（画像処理部１０６における動作）
図１１に示した第３実施形態の画像処理部１０６における動作は、第２実施形態において説明した図５に示すフローチャートのうち、ステップＳ５０５における目標値算出処理、およびステップＳ５０６における分配順決定処理が異なる。
(Operation of image processing unit 106)
In the operation of the
まずステップＳ５０５における目標値算出処理について、図１５を用いて説明する。ステップＳ９０１において平均値算出部６０１は、処理対象領域に含まれる各画素の画素値を平均し、平均値を算出する。算出した平均値を処理対象領域に含まれる各画素の画素値として、処理対象領域の画素値を出力する。
First, the target value calculation process in step S505 will be described using FIG. In step S901, the average
ステップＳ１５０１においてγ補正部２１０は、処理対象領域の各画素に対してγ補正をおこなう。画像処理部１０６が出力する画像データは、出力デバイス（画像形成部１０７や表示部１０４）を経てユーザーに利用される。このとき出力デバイスの特性によって、同じ画像データであっても出力濃度が異なる。そこで出力濃度を出力デバイス間で合せるために、γ補正をする。γ補正は、図１２に示すような出力デバイスの入出力特性１２０２に対して、逆特性となるような補正カーブ１２０１によって、入力値を補正する。このようなγ補正によって、線形な出力濃度特性を得られる。
In step S1501, the
なお出力デバイスの入出力特性は、画素間の影響を強く受け非線形な特性となる。特にインクジェットプリンタにおいては出力した時のドットゲインの影響により非線形になりやすい。従って各画素に対してγ補正した後に平均化するよりも、所定領域を平均化した後にγ補正する方が、出力濃度を正確に補正ができる。また、γ補正する回数も所定領域を平均化した後にγ補正する方が大幅に少ない（所定領域が４画素×４画素の場合、１／１６に削減される）。 The input / output characteristics of the output device are strongly affected by the inter-pixel and become non-linear characteristics. In the case of an ink jet printer, in particular, it tends to be non-linear due to the influence of dot gain at the time of output. Therefore, the output density can be corrected more accurately by averaging the predetermined area and then performing γ correction, rather than performing γ correction on each pixel and then averaging. In addition, the number of times of the γ correction is also significantly smaller if the γ correction is performed after averaging the predetermined area (the predetermined area is reduced to 1/16 in the case of 4 pixels × 4 pixels).
以降のステップＳ９０２およびステップＳ９０３については第２実施形態と同様の処理を実行する。このようにγ補正処理を実行することで、出力デバイスの特性に応じた目標値（出力値合計）を算出することができる。 The same processing as that of the second embodiment is executed for the subsequent steps S902 and S903. By executing the γ correction process in this manner, it is possible to calculate a target value (total output value) according to the characteristics of the output device.
次に、ステップＳ５０６における分配順決定処理について説明する。図１６は、第３実施形態における分配順決定部２０３の詳細な動作を示す。
Next, the distribution order determination process in step S506 will be described. FIG. 16 shows the detailed operation of the distribution
ステップＳ１６０１において第一評価値算出部１１０２は、処理対象領域における全ての画素の評価値を算出し、出力する。図１３は、第一評価値算出部１１０２における構成を示す図である。図１０と同様の処理対象領域１００１に対して、対応する図７に示した閾値群７０１を用いて、各画素の画素値と閾値との差分に基づいて評価値群１００５を出力する。なおここでは第２実施形態におけるα＝１とした時の「画素値−α×閾値」の評価値を例にしている。ステップＳ１６０１における処理は、単位領域ごとに行う処理であり、以降の処理は処理対象領域における画素ごとに処理を実行する。
In step S1601, the first evaluation
ステップＳ１６０２において第二評価値算出部１１０３は、処理対象領域における注目画素の評価値を算出する。ステップＳ１６０１において第一評価値算出部１１０２と同様、α＝１とした時の「画素値−α×閾値」により評価値を算出する。
In step S1602, the second evaluation
ステップＳ１６０３において比較部１１０４は、ステップＳ１６０２において求めた注目画素の評価値を、ステップＳ１６０１において求めた処理対象領域内の全ての評価値と比較し、注目画素の評価値が何番目に大きいかを算出する。図１４に比較部１１０４における構成を示す。評価値群１００５が第一評価値算出部１１０２から出力される。注目画素が処理対象領域における右下画素であるとき、第二評価値算出部１１０３からは、注目画素の評価値１４０１が出力される。ここでは画素毎に２通りの評価値が算出されるので、算出された評価値−１２０および８それぞれを、処理対象領域の３２通りの評価値全てと比較する。注目画素の評価値の方が小さい又は等号成立の場合１を出力、不成立の場合０を出力する。なお、比較器の等号成立の場合には、閾値の大きさなどによって出力値を変更してもよい。以上のように本実施形態では、出力値の分配順を決定する処理を所定領域の画素群単位と画素単位に分離して処理し、画素毎に逐次評価値の大きさ順位を算出することでソート処理をなくしている。このため本実施形態で示した構成は、入力画像データの特徴と閾値マトリクスの特性の干渉を低減しつつ、回路実装も容易となる利点を有する。また、出力デバイスの特性に合わせた精度の高いγ補正も容易となっている。
In step S1603, the
なお第３実施形態においては、画素毎に分配順が決定した後、出力値決定部２０５は処理対象領域内の全ての画素の分配順を待たずに、画素毎に出力値を決定するように構成してもよい。出力値決定部２０５は、注目画素の評価値が何番目の大きさであるによって決められる分配順と、集計部６０３が算出する処理対象領域の目標値とを比較することによって、注目画素の出力値を決定することができる。ここでは、注目画素に割り当てられた２つの閾値のうち、小さい方の閾値に対応する評価値の順位が目標値より大きい場合には注目画素の出力値を０とする。また、小さい方の閾値に対応する評価値の順位が目標値以下で、且つ、大きい方の閾値に対応する評価値の順位が目標値より大きい場合には出力値を１、大きい方の閾値に対応する評価値の順位が目標値よりも小さい場合には出力値を２とする。このように、出力値決定部２０５が画素毎に出力値を算出することで、処理の高速化を図ることができる。
In the third embodiment, after the distribution order is determined for each pixel, the output
＜第４実施形態＞
前述の実施形態では、単位領域毎に各画素の出力値を決定した。第４実施形態では、画素ごとに出力値を決定する。注目画素の出力値を決定するために注目画素の近傍画素群を設定する、ウィンドウ処理である場合の適用例について説明する。
Fourth Embodiment
In the above embodiment, the output value of each pixel is determined for each unit area. In the fourth embodiment, an output value is determined for each pixel. An example of application in the case of window processing will be described in which the neighboring pixel group of the pixel of interest is set to determine the output value of the pixel of interest.
第４実施形態における画像処理部１０６の構成は、前述の実施形態と同様の構成で実現可能である。本実施形態では図１７に示すように、入力画像データ１７００に対して、注目画素の出力値を決定するために、注目画素を中心とした３画素×３画素の領域１７０１を設定し、領域１７０１ごとにウィンドウ処理をおこなう。ウィンドウ処理では、注目画素ｅの出力値を領域１７０１内に含まれる画素群に基づいて決定する。ここで前述の実施形態と同様に、ウィンドウ内において画素値と対応する閾値とに基づいて各画素の評価値を算出し、分配順を決定する。領域１７０１内の目標値に達するまで出力値を１ずつ分配順に従って領域内１７０１の画素に割り当てた結果、得られる注目画素の出力値が決定される。注目画素ｅの出力値が決定されると、領域１７０１を隣に１画素ずらして注目画素を右隣りの画素に設定し、同様に注目画素の出力値を設定する。なおこのようなウィンドウ処理の画素群に合わせて、閾値群についても３画素×３画素の領域を閾値マトリクスから取り出して処理をおこなう。
The configuration of the
画像処理部１０６の動作としては、前述の実施形態と比較して、所定領域における処理の結果得られる出力値が注目画素のみであること以外は、同様の動作で処理可能である。
The operation of the
ただし第４実施形態の場合、領域１７０１には既に出力値が確定している画素（一番上の列から右方向に順に処理が進むとすると画素ａ、ｂ、ｃ、ｄ）がある。領域１７０１において目標とする出力値を分配するに当たって、既に確定された出力値を反映させることが望ましい。そこで領域１７０１における目標値（ステップＳ９０３におけるディザ処理結果の集計結果）から、予め出力値が確定している画素（画素ａ〜ｄ）の出力値を差し引いておく。また評価値の算出については、３画素×３画素の領域（ウィンドウ）の移動によって新たにウィンドウに含まれる画素（領域１３０１の画素ｃ、ｆ、ｉ）のみ評価値を計算すればよい。
However, in the case of the fourth embodiment, the
以上の処理においても、前述の実施形態と同様の効果を得ることができる。 Also in the above processing, the same effect as that of the above-described embodiment can be obtained.
＜第５実施形態＞
第２実施形態では具体例としてブルーノイズ特性をもつ閾値マトリクスを用いる場合を例に説明した。第５実施形態では、ＬＢＰ等の電子写真方式の画像形成部１０７のためのハーフトーン処理に用いられているＡＭ系閾値マトリクスに適用した場合について説明する。本実施形態における画像処理部１０６の構成は、前述の実施液体と同一の構成で実現可能であるため、その説明を省略する。
Fifth Embodiment
In the second embodiment, the case where a threshold value matrix having blue noise characteristics is used is described as an example. In the fifth embodiment, a case where the present invention is applied to an AM-based threshold value matrix used in halftone processing for an electrophotographic
本実施形態に用いる閾値マトリクスを、図１８に示す。図１８に示す閾値マトリクスはＡＭ系閾値マトリクスやＡＭスクリーンと呼ばれる。ＡＭ系閾値マトリクスを用いてディザ処理すると、集中型ドットが周期的に配置されたドットパターンが得られやすい。図１８に示す閾値マトリクスは、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）各色に異なる閾値マトリクス１８０１、１８０２、１８０３、及び１８０４を有している。このような閾値マトリクスを用いたディザ処理においても、前述の実施形態と同様の処理を適用することによって、入力画像データの特徴と閾値マトリクスの特性との干渉を低減することができる。
The threshold value matrix used in the present embodiment is shown in FIG. The threshold value matrix shown in FIG. 18 is called an AM system threshold value matrix or an AM screen. When dither processing is performed using the AM-based threshold value matrix, it is easy to obtain a dot pattern in which concentrated dots are periodically arranged. The threshold value matrix shown in FIG. 18 includes
本実施形態における単位領域は、閾値マトリクスに一致した領域でもよいし、セルと異なる画素群からなる領域でもよい。ここでは、各色において、共通の領域１８００（３画素×３画素）を単位領域としている。閾値マトリクス１８０１および１８０２のサイズは１３画素であり、処理単位領域１８００（９画素）より大きい場合を示している。閾値マトリクス１８０３は３画素×３画素であり、単位領域１８００と一致している。閾値マトリクス１８０４のサイズは８画素であり、単位領域１８００（９画素）より小さい場合を示している。いずれの場合においても、前述の実施形態と同様に処理することにより、同様の効果を得られる。
The unit area in the present embodiment may be an area that matches the threshold value matrix or may be an area that is made up of pixel groups different from cells. Here, in each color, a common area 1800 (3 pixels × 3 pixels) is used as a unit area. The size of the
前述の実施形態では、入力画像データにおける各画素について、画素値と閾値との差分を算出し、その差分を評価値として用いた。第６実施形態では、画素値と閾値とから評価値が導出される２次元テーブルを参照し、各画素の評価値を決定する方法について説明する。なお第６実施形態における画像処理部１０６の構成は、前述の実施液体と同一の構成で実現可能であるため、各構成の具体的な説明を省略する。
In the above-described embodiment, for each pixel in the input image data, the difference between the pixel value and the threshold value is calculated, and the difference is used as the evaluation value. In the sixth embodiment, a method of determining an evaluation value of each pixel with reference to a two-dimensional table in which an evaluation value is derived from a pixel value and a threshold value will be described. The configuration of the
第６実施形態において分配順決定部２０３は、２次元テーブルを参照し、０〜２５５の画素値と、０〜２５５の閾値を入力として、画素毎に評価値を導出する。２次元テーブルには、予め画素値と閾値とに応じた評価値を対応付けて格納されている。評価値は、前述の実施形態と同様、画素値が大きいほど値が大きく、閾値が小さいほど値が小さくなるように対応付けられている。第６実施形態としては、「画素値―閾値」の値を対応づけておく。そして分配順決定部２０３は、処理対象領域における全ての画素に対して評価値を導出した後、評価値の値が大きい順にソートし、分配順を決定する。
In the sixth embodiment, the distribution
以上のような実施形態によっても、前述の実施形態と同様に処理することにより、同様の効果を得ることができる。 According to the above-described embodiment, the same effect can be obtained by performing the same processing as the above-described embodiment.
なお、分配順決定部２０３が参照テーブルとして、入力画像データを構成する画素の画素値と画素位置（ｘ座標、ｙ座標）とによって評価値を導出する３次元テーブル等を用いることもできる。閾値マトリクスは、対応する画素位置によって閾値が決まる。従って、上述のように直接閾値（分配情報）を入力しなくても、画素位置から対応する閾値を反映した評価値を出力することもできる。
A distribution
＜その他の実施形態＞
前述の通り、各実施形態では、各画素の画素値と比較することにより出力値を決定するために閾値マトリクスを用いているわけではない。従って評価値を算出する指標として、ディザ処理に使用可能な閾値マトリクスに限らず、所定領域内の各画素の順序を示す情報であれば同様の処理ができる。例えば、単位領域が４×４の場合、その所定領域における各画素の順序を示すためには、０〜１６の４ビットのレンジでもよい。この場合、画素値と順序情報それぞれの評価値への影響度を合わせるため、入力画像データのレンジを順序情報のレンジに合わせてから、画素値と対応する順序との差分を算出するとよい。
<Other Embodiments>
As mentioned above, in each embodiment, the threshold value matrix is not used to determine the output value by comparing with the pixel value of each pixel. Therefore, as an index for calculating the evaluation value, the same process can be performed as long as the information is not limited to the threshold value matrix that can be used for the dither process, but the information indicates the order of each pixel in the predetermined area. For example, when the unit area is 4 × 4, a 4-bit range of 0 to 16 may be used to indicate the order of each pixel in the predetermined area. In this case, in order to match the degree of influence on the evaluation value of each of the pixel value and the order information, the range of the input image data may be matched with the range of the order information, and then the difference between the pixel value and the corresponding order may be calculated.
前述の実施形態では、処理対象領域における目標値の算出方法として、処理対象領域内の画素値の平均値により各画素の画素値を置換した結果に対してディザ処理を実行し、集計する方法について説明した。しかしながら平均値で置換せずに、入力画像データを構成する処理対象領域の画素群に対してそのままディザ処理する構成としてもよい。この場合、通常の閾値マトリクスを用いたディザ処理によって決定されたドット（出力値）を再分配することになる。この方法においても、入力画像データの特徴を出力結果に反映でき、入力画像データと閾値マトリクスとの干渉により画質劣化するのを低減することができる。 In the above embodiment, as a method of calculating the target value in the processing target area, a method of executing dither processing on the result of replacing the pixel value of each pixel with the average value of the pixel values in the processing target area and totaling explained. However, the configuration may be such that dither processing is directly performed on the pixel group of the processing target area constituting the input image data without replacing with the average value. In this case, dots (output values) determined by dithering using a normal threshold matrix are redistributed. Also in this method, the feature of the input image data can be reflected on the output result, and the deterioration of the image quality due to the interference between the input image data and the threshold value matrix can be reduced.
また前述の実施形態では、「画素値−閾値」または「画素値−α×閾値」を画素の評価値と算出し、評価値が大きい順に分配順を決定した。しかしながら、例えば「閾値−画素値」あるいは「α×閾値−画素値」を評価値として算出してもよい。この場合、評価値が小さい値から昇順に分配順を決定することで、目標値に達するまで出力値を分配する順序が得られる。 In the above-described embodiment, “pixel value−threshold” or “pixel value−α × threshold” is calculated as the evaluation value of the pixel, and the distribution order is determined in the descending order of the evaluation value. However, for example, “threshold value-pixel value” or “α × threshold value-pixel value” may be calculated as the evaluation value. In this case, by determining the distribution order in ascending order of the evaluation value, it is possible to obtain the order in which the output values are distributed until the target value is reached.
本実施形態では、複数の画素を含む領域において、画素値が大きい画素ほど、かつ対応する閾値が小さい画素ほど、優先的に出力値１を分配されやすくなる（分配順が早くなる）評価値を設定すればよい。さらに、入力画像データの特徴による影響と閾値マトリクスの特性による影響の度合いを制御する係数αとしては、「α×画素値−閾値」のように画素値の方に乗算する係数であってもよい。
In this embodiment, in a region including a plurality of pixels, the larger the pixel value is, and the smaller the corresponding threshold value is, the easier it is for the
さらには本実施形態では、処理対象領域における複数画素の出力値の合計が目標値に達するまで、出力値を１ずつ分配順に割り当てた。一方、出力値を０とする画素から順に決定してもよい。例えば前述の第１実施形態の場合、画素値と閾値との差分により得られる評価値を、小さい値から大きい値の昇順にソート処理して分配順を決定する。そして、処理対象領域が表現可能な最大の出力値合計から目標値を引いた値に達するまで、分配順に出力値を０とする画素から決定し、残りの画素に出力値１を割り当てる。このような処理によっても、前述の実施形態と同様の処理を実現することができる。
Furthermore, in the present embodiment, the output values are assigned one by one in order of distribution until the sum of the output values of the plurality of pixels in the processing target area reaches the target value. On the other hand, it may be determined in order from the pixel whose output value is 0. For example, in the case of the first embodiment described above, the distribution order is determined by sorting the evaluation values obtained by the difference between the pixel value and the threshold value in ascending order of small values to large values. Then, until the value obtained by subtracting the target value from the maximum total output value that can be expressed by the processing target area is reached, it is determined from the pixels whose output value is 0 in the distribution order, and the
さらに前述の実施形態と、従来のディザ処理を組み合わせるように構成することもできる。前述の実施形態では、入力画像データにおける処理対象領域が平坦部（各画素の画素値が同じ）である場合、評価値は閾値のみに依存することになる。つまりこれは、従来の処理対象領域における各画素の画素値と、対応する閾値とを比較することにより出力値を決定するディザ処理と同じ結果になる。そこでまず入力画像データに対して、処理対象領域ごとに平坦部か否かの属性を検出する。処理対象領域が平坦部である場合は、従来のディザ処理を実行し、平坦部でない場合は、前述の実施形態に示す評価値を用いた分配順の決定処理を経て出力値を決定する処理を実行する。このように従来の処理と組み合わせることもできる。 Furthermore, it may be configured to combine the above-described embodiment with the conventional dither processing. In the above embodiment, when the processing target area in the input image data is a flat portion (the pixel value of each pixel is the same), the evaluation value depends only on the threshold value. That is, this results in the same result as the dither processing in which the output value is determined by comparing the pixel value of each pixel in the conventional processing target area with the corresponding threshold value. Therefore, first, for input image data, an attribute as to whether or not it is a flat portion is detected for each processing target area. When the processing target area is a flat portion, the conventional dither processing is performed. When the processing target region is not a flat portion, the processing of determining the output value is performed after the distribution order determination processing using the evaluation value shown in the above-described embodiment. Run. Thus, it can be combined with conventional processing.
本発明は、ハードウェア構成により画像処理を実行する実施形態を例に説明したが、１以上の機能の実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。また本発明は、ソフトウェアとして実装してもよい。この場合、画像処理装置は前述の実施形態のように画像形成システムに内蔵されるものではなく、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等、一般のコンピュータのメモリにソフトウェアとしてインストールされることになる。そしてコンピュータのＣＰＵがインストールされたソフトウェアによって、前述の実施形態において示されたフローチャートに沿ったプログラムを読み込み、実行することで、各構成の機能を実現すればよい。その１例として、目標値算出処理を第１のＣＰＵによって実行し、目標値を外部メモリに蓄積する。並行して分配順決定処理を第２のＣＰＵによって実行し、分配順を外部メモリに蓄積する。そして、外部メモリから目標値および分配順を読み出して、出力値決定処理を第３のＣＰＵによって実行させる。さらには、ＣＰＵによるソフトウェア処理と、専用の処理回路によるハードウェアを組み合わせることで、各処理部における処理を並列化することも可能である。 Although the present invention has been described by way of an embodiment in which the image processing is performed by the hardware configuration, the present invention can also be realized by a circuit (for example, an ASIC) that realizes one or more functions. The invention may also be implemented as software. In this case, the image processing apparatus is not incorporated in the image forming system as in the above-described embodiment, and is installed as software in the memory of a general computer such as a PC (personal computer). Then, the functions of the respective configurations may be realized by reading and executing a program according to the flowchart shown in the above-described embodiment by software in which the CPU of the computer is installed. As one example, the target value calculation process is executed by the first CPU, and the target value is stored in the external memory. In parallel, the distribution order determination process is executed by the second CPU, and the distribution order is stored in the external memory. Then, the target value and the distribution order are read from the external memory, and the output value determination process is executed by the third CPU. Furthermore, by combining software processing by the CPU and hardware by a dedicated processing circuit, processing in each processing unit can be parallelized.
２０１ 画素値取得部
２０２ 目標値算出部
２０３ 分配順決定部
２０４ 閾値取得部
２０５ 出力値決定部
201 pixel
上記課題を解決するため本発明にかかる画像処理装置は、複数の閾値からなる閾値マトリクスを保持する保持手段と、入力画像における所定の領域に含まれる複数の画素の画素値と、前記閾値マトリクスにおいて前記所定の領域に対応する閾値群とに基づいて、前記所定の領域に対する目標値を取得する目標値取得手段と、前記目標値と前記閾値群と前記画素値に応じて、前記所定の領域に含まれる各画素の出力値を決定する出力値決定手段を有することを特徴とする。 In order to solve the above problems, an image processing apparatus according to the present invention comprises: holding means for holding a threshold value matrix consisting of a plurality of threshold values; pixel values of a plurality of pixels included in a predetermined area in an input image; Target value acquiring means for acquiring a target value for the predetermined area based on the threshold group corresponding to the predetermined area, and the predetermined area according to the target value, the threshold group and the pixel value It is characterized by having an output value determination means which determines the output value of each pixel contained.
Claims (11)
入力画像における所定の領域に含まれる複数の画素の画素値と、前記閾値マトリクスにおいて前記所定の領域に対応する閾値群とに基づいて、前記所定の領域に対する目標値を取得する目標値取得手段と、
前記目標値と前記閾値群と前記画素値に応じて、前記所定の領域に含まれる各画素の出力値を決定する出力値決定手段を有することを特徴とする画像処理装置。 Holding means for holding a threshold matrix consisting of a plurality of threshold values;
Target value acquisition means for acquiring a target value for the predetermined area based on pixel values of a plurality of pixels included in the predetermined area in the input image and a threshold group corresponding to the predetermined area in the threshold value matrix ,
An image processing apparatus comprising: output value determination means for determining an output value of each pixel included in the predetermined area according to the target value, the threshold value group, and the pixel value.
前記所定の領域に含まれる注目画素について、前記注目画素の画素値と、前記注目画素に対応する閾値とに基づいて、前記注目画素の評価値を決定する第２の評価値決定手段と、
前記注目画素の評価値と、前記各画素の評価値を比較する比較手段と、を有し、
前記出力値決定手段は、前記比較手段による比較結果に応じて前記注目画素の出力値を決定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像処理装置。 Furthermore, first evaluation value determination means for determining an evaluation value of each pixel included in the predetermined area based on the pixel value of each pixel included in the predetermined area and a threshold value corresponding to each pixel ,
A second evaluation value determination unit that determines an evaluation value of the pixel of interest based on the pixel value of the pixel of interest and a threshold value corresponding to the pixel of interest for the pixel of interest included in the predetermined area;
And comparing means for comparing the evaluation value of the pixel of interest with the evaluation value of each pixel,
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the output value determination unit determines an output value of the target pixel according to a comparison result by the comparison unit.
前記所定の領域におけるドットの位置は前記閾値群と前記画素値に応じて決定されることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。 The output value determination means arranges dots in a number according to the target value in the predetermined area,
The image processing apparatus according to claim 8, wherein the position of the dot in the predetermined area is determined according to the threshold value group and the pixel value.
複数の閾値からなる閾値マトリクスから、前記所定の領域に対応する閾値群を読み出し、
前記所定の領域に含まれる複数の画素の画素値と、前記所定の領域に対応する閾値群とに基づいて、前記所定の領域に対する目標値を取得し、
前記目標値と前記閾値群と前記画素値に応じて、前記所定の領域に含まれる各画素の出力値を決定することを特徴とする画像処理方法。 Read out pixel values of a plurality of pixels included in a predetermined area in the input image;
The threshold value group corresponding to the predetermined area is read out from a threshold value matrix consisting of a plurality of threshold values,
Acquiring a target value for the predetermined area based on pixel values of a plurality of pixels included in the predetermined area and a threshold group corresponding to the predetermined area;
And an output value of each pixel included in the predetermined area is determined according to the target value, the threshold value group and the pixel value.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014125739 | 2014-06-18 | ||
| JP2014125739 | 2014-06-18 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015117268A Division JP6472336B2 (en) | 2014-06-18 | 2015-06-10 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019062577A true JP2019062577A (en) | 2019-04-18 |
Family
ID=66178684
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019009567A Pending JP2019062577A (en) | 2014-06-18 | 2019-01-23 | Image processing device, image processing method and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2019062577A (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61154273A (en) * | 1985-12-11 | 1986-07-12 | Konishiroku Photo Ind Co Ltd | Picture reloading method |
| JPH01251955A (en) * | 1988-03-31 | 1989-10-06 | Brother Ind Ltd | Method for recording pseudo half tone picture |
| JP2007019404A (en) * | 2005-07-11 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | High frequency package device |
| JP2007076306A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Seiko Epson Corp | Image output device |
| JP2007082090A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Seiko Epson Corp | Image output apparatus |
-
2019
- 2019-01-23 JP JP2019009567A patent/JP2019062577A/en active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61154273A (en) * | 1985-12-11 | 1986-07-12 | Konishiroku Photo Ind Co Ltd | Picture reloading method |
| JPH01251955A (en) * | 1988-03-31 | 1989-10-06 | Brother Ind Ltd | Method for recording pseudo half tone picture |
| JP2007019404A (en) * | 2005-07-11 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | High frequency package device |
| JP2007076306A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Seiko Epson Corp | Image output device |
| JP2007082090A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Seiko Epson Corp | Image output apparatus |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6472336B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP4165570B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP2017199981A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| US20030081259A1 (en) | Image formation apparatus | |
| JP2015216455A (en) | Image processing device, image processing method and program | |
| US9147140B2 (en) | Image processing apparatus, method, and product for converting image data into fewer gradations based on total value of pixels in a group except for a detected pixel having a specific value | |
| CN110475041B (en) | Gray image processing method and device and printer | |
| JP2019062577A (en) | Image processing device, image processing method and program | |
| JPH10278348A (en) | Method and system for reproducing gradation for laser printer | |
| US20220263974A1 (en) | Image processing device, image processing method, and storage medium | |
| JP6366487B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP2020082694A (en) | Dither matrix generation device and generation method, and image processing device, image processing method, and program using the dither matrix | |
| JP7066562B2 (en) | Image processing equipment, image processing methods and programs | |
| JP6639076B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP2017046242A (en) | Image processing system, image processing method and program | |
| JP6547738B2 (en) | Image processing apparatus, halftone screen generation apparatus, halftone screen generation method, and halftone screen generation program | |
| JP4492723B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP2008078733A (en) | Image processing apparatus, image processing method, program, and information recording medium | |
| JP2020102767A (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
| JP2019097051A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JP2018207399A (en) | Image processing apparatus, image processing method and program | |
| JP2014165734A (en) | Image processor and control method therefor | |
| JP2005072762A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JPH01122270A (en) | Multi-value gradation processor for image |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190131 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190131 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20190131 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20190225 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190409 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190606 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190903 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191105 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20191119 |