JP2851662B2 - Image processing device - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本願発明は、入力画像信号を多値データに量子化処理
する画像処理装置に関し、特に、１画素多値レベルでの
画像出力が可能なデジタル複写機等の画像処理装置に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for quantizing an input image signal into multivalued data, and more particularly, to a digital device capable of outputting an image at one pixel multilevel level. The present invention relates to an image processing apparatus such as a copying machine.

［従来の技術］ この種の画像処理装置において、８ビツトの濃度レベ
ル（０〜255）を有する入力画像データを16レベル（４
ビツト）程度の記録濃度に対応づけて量子化し、単位面
積当りの記録ドツト数とそのレベルで中間的濃度を表現
するいわゆる多値擬似中間調処理方式としては、デイザ
法と誤差拡散法とが有る。これらの方式によれば、階調
性と解像度とを共に両立させて、ほぼ入力画像データに
忠実な像の再現が可能である。2. Description of the Related Art In an image processing apparatus of this type, input image data having an 8-bit density level (0 to 255) is converted into 16 levels (4 levels).
There are a dither method and an error diffusion method as a so-called multi-value pseudo halftone processing method for quantizing in correspondence with a recording density of about (bit) and expressing an intermediate density by the number of recording dots per unit area and its level. . According to these methods, it is possible to reproduce an image which is almost faithful to the input image data, while achieving both gradation and resolution.

［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、一般の複写機の場合の像の再現は、セ
ンサで読み取つた画像信号に忠実であることよりも、文
字部はより鮮明に階調性を有する部分はよりなめらかに
再現することが望まれる。従つて、多値レベル数を増加
させて一律に擬似中間調処理をすれば文字部分は鮮明さ
を欠くことになり、逆に多値レベル数を減少させれば粒
状感により階調性が低下してしまう。つまり、文字と中
間調画像とが混在する画像に望ましい疑似中間調処理を
施すのは難しい。[Problems to be Solved by the Invention] However, the reproduction of an image in the case of a general copying machine is such that a character portion has a sharper tone portion than a faithful image signal read by a sensor. It is desired to reproduce it more smoothly. Therefore, if pseudo-halftone processing is performed uniformly by increasing the number of multi-valued levels, the character portion will lack sharpness. Conversely, if the number of multi-valued levels is reduced, the gradation will decrease due to graininess. Resulting in. That is, it is difficult to perform desirable pseudo halftone processing on an image in which characters and halftone images are mixed.

本発明は、上述した従来技術の課題に鑑みなされたも
ので、入力画像信号を多値化レベル数が異なる多値デー
タに多値化する第１、第２の量子化手段を備え、そのい
ずれかを画像の特徴に応じて選択できる構成としたこと
により、画像の特徴に応じて最適な多値化レベル数の多
値データを得ることができる画像処理装置の提供を目的
とする。The present invention has been made in view of the above-described problems of the related art, and has first and second quantization means for converting an input image signal into multivalued data having different levels of multivalued quantization. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of obtaining multi-valued data having an optimum number of levels of multi-leveling according to the characteristics of an image, by adopting a configuration in which the multi-value data can be selected according to the characteristics of the image.

更に本発明は、第１、第２の量子化手段が同じ量子化
方法により量子化を行う構成とし、それぞれ量子化手段
における量子化処理で発生する誤差データを補正する誤
差補正手段を設けたので、誤差を補正する回路を共通に
用いることができ、高画質な画像を安価な構成で得るこ
とができる画像処理装置の提供を目的とする。Further, according to the present invention, the first and second quantization means perform quantization by the same quantization method, and each of the quantization means has error correction means for correcting error data generated in the quantization processing. It is another object of the present invention to provide an image processing apparatus that can commonly use a circuit for correcting an error and can obtain a high-quality image with an inexpensive configuration.

［課題を解決するための手段］ この課題を解決するために、本発明の画像処理装置
は、画像信号を入力する入力手段と、前記入力手段によ
り入力した注目画素の画像信号を、第１の多値化レベル
数の多値データに量子化する第１の量子化手段と、前記
入力手段により入力した注目画素の画像信号を、前記第
１の量子化手段と同じ量子化方法により、前記第１の多
値化レベル数よりもレベル数の少ない第２の多値化レベ
ル数の多値データに量子化する第２の量子化手段と、注
目画素近傍の画像信号から注目画素近傍の画像の特徴を
識別する識別手段と、前記識別手段の識別結果に基づい
て、前記第１又は第２の量子化手段のいずれかの量子化
手段の量子化結果を選択する選択手段と、前記第１の量
子化手段による量子化によって発生する第１の誤差デー
タ又は前記第２の量子化手段による量子化によって発生
する第２の誤差データを、新たに入力する画像データに
加算することで、量子化によって発生する誤差を補正す
る誤差補正手段とを有することを特徴とする。[Means for Solving the Problems] In order to solve this problem, an image processing apparatus according to the present invention includes an input unit for inputting an image signal, and an image signal of a pixel of interest input by the input unit. A first quantizing unit for quantizing the multilevel data of the number of multilevel levels, and an image signal of the pixel of interest input by the input unit, using the same quantization method as the first quantizing unit, A second quantizing means for quantizing into multi-level data of a second multi-level level number smaller than the multi-level level number of 1; and an image signal near the target pixel from an image signal near the target pixel. Identification means for identifying a feature; selection means for selecting a quantization result of any one of the first and second quantization means based on the identification result of the identification means; The first generated by the quantization by the quantization means Error correction means for correcting error generated by quantization by adding error data or second error data generated by quantization by the second quantization means to newly input image data. It is characterized by the following.

ここで、前記第１の量子化手段及び第２の量子化手段
は、既に量子化処理された注目画素周辺の多値データの
平均値に基づき多値化処理を行う。また、前記識別手段
は、注目画素に隣接する複数画素の画像信号からエッジ
量を算出するエッジ量算出手段と、前記エッジ量と、所
定しきい値との比較によって、エッジ部であるかどうか
を識別するエッジ識別手段からなる。Here, the first quantization means and the second quantization means perform the multi-value processing based on the average value of the multi-value data around the target pixel which has already been subjected to the quantization processing. Further, the identification means includes an edge amount calculation means for calculating an edge amount from image signals of a plurality of pixels adjacent to the pixel of interest, and a comparison between the edge amount and a predetermined threshold value to determine whether or not an edge portion. It comprises edge identification means for identification.

［実施例］ 以下、添付図面に従つて、本発明の一実施例を説明す
る。Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

＜擬似中間調処理の原理＞ まず、本実施例の擬似中間調処理方式について述べ
る。<Principle of Pseudo Halftone Processing> First, a pseudo halftone processing method according to the present embodiment will be described.

今、８ビツト入力画素データをｆ（i,j）（０〜255）
とし、疑似中間調処理された多値化データをＢ（i,j）
（４ビツト；＝0,1,2…15）とする場合、注目する入力
画像データ位置に隣接し既に多値疑似中間調処理された
４画素位置の画素データと、今多値疑似中間調処理化す
る注目画素の予測データｎ（＝０〜15）を含めた５画素
のデータに、第２図に示す重み係数を掛けて加算する
と、多値疑似中間処理した画素データより重み付き平均
値m_n（i,j）（０〜255）が次式で得られる。Now, the 8-bit input pixel data is represented by f (i, j) (0 to 255).
And the multi-valued data subjected to the pseudo halftone processing is represented by B (i, j)
(4 bits; = 0,1,2... 15), the pixel data at the four pixel positions adjacent to the input image data position of interest and subjected to multi-value pseudo halftone processing and the multi-value pseudo halftone processing The data of five pixels including the prediction data n (= 0 to 15) of the target pixel to be converted is multiplied by the weight coefficient shown in FIG. 2 to obtain a weighted average value m from the pixel data subjected to the multi-value pseudo intermediate processing. _n (i, j) (0 to 255) is obtained by the following equation.

m_n（i,j）＝１×Ｂ（ｉ−1,j−１）＋４×Ｂ（i,j−１） ＋１×Ｂ（ｉ＋1,j−１）＋４×Ｂ（ｉ−1,j）＋７×ｎ … 式でｎは、Ｂ（i,j）として予測し得る０〜15の値
である。m _n (i, j) = 1 × B (i−1, j−1) + 4 × B (i, j−1) + 1 × B (i + 1, j−1) + 4 × B (i−1, j) + 7 × n In the formula, n is a value of 0 to 15 that can be predicted as B (i, j).

ここで注目画素データｆ（i,j）に後述する補正処理
を施こした補正データｆ′（i,j）と、式で示す平均
値m_n（i,j）の比較において、 m_n-1（i,j）≦ｆ′（i,j）＜m_n（i,j） … を満足する多値レベルｎを求め、このn,m_n（i,j）,m_n-1
（i,j）により、 ｆ′（i,j）＞1/2｛m_n-1（i,j）＋m_n（i,j）｝ならば Ｂ（i,j）＝ｎ ｆ′（i,j）≦1/2｛m_n-1（i,j）＋m_n（i,j）｝ならば Ｂ（i,j）＝ｎ−１ … を用いて16値化を行なう。Here, in the comparison between the corrected data f ′ (i, j) obtained by performing the correction processing described later on the target pixel data f (i, j) and the average value m _n (i, j) expressed by the equation, m _{n− 1} (i, j) ≦ f ′ (i, j) <m _n (i, j)... A multi-valued level n that satisfies the following equation is obtained, and n, _mn (i, j), _mn-1
According to (i, j), if f '(i, j)> 1/2 { _mn-1 (i, j) + _mn (i, j)}, B (i, j) = nf' (i , j) ≦ 1/2 {m _n−1 (i, j) + m _n (i, j)}, the hexadecimalization is performed using B (i, j) = n−1.

以上により多値疑似中間調処理による多値化が可能と
なる。次に多値化誤差Ｅについて述べる。As described above, it is possible to perform multi-value processing by multi-value pseudo halftone processing. Next, the multilevel error E will be described.

今、Ｂ（i,j）＝ｎならば Ｅ＝ｆ′（i,j）−m_n（i,j） Ｂ（i,j）＝ｎ−１ならば Ｅ＝ｆ′（i,j）−m_n-1（i,j） … とし、この誤差Ｅを２分し、隣接する２画素の入力画像
データを以下のように補正する。Now, B (i, j) = n if E = f '(i, j ) -m n (i, j) B (i, j) = n-1 if E = f' (i, j ) −m _n−1 (i, j)..., The error E is divided into two, and the input image data of two adjacent pixels is corrected as follows.

ｆ′（ｉ＋1,j）←ｆ（ｉ＋1,j）＋E/2 ｆ′（i,j＋１）←ｆ（i,j＋１）＋E/2 … 従つて、先に述べた補正後の注目画素データｆ′（i,
j）は、入力データｆ（i,j）に直交隣接する２画素を多
値疑似中間処理した際に発生した誤差分が２回加算され
ていることになる。以上によつて、８ビツト入力信号ｆ
（i,j）を４ビツト信号Ｂ（i,j）に多値化する。f ′ (i + 1, j) ← f (i + 1, j) + E / 2 f ′ (i, j + 1) ← f (i, j + 1) + E / 2... Accordingly, the above-mentioned corrected target pixel data f ′ (I,
In j), an error generated when multi-value pseudo intermediate processing is performed on two pixels orthogonally adjacent to the input data f (i, j) is added twice. Thus, the 8-bit input signal f
(I, j) is multi-valued into a 4-bit signal B (i, j).

次に、同様の処理で６レベルに多値化する第２の多値
化処理について述べる。Next, a second multi-level processing for multi-level conversion to six levels by the same processing will be described.

第３図は入力データ０〜255に対応づけた第１の多値
レベル０〜15と第２の多値レベル0,3,6,9,12,15なる６
レベルの関係を示す。第２の多値レベルの量子化は式
のｎに対応するｋ（＝0,3,6,9,12,15）を用いて、 m_k-3（i,j）≦ｆ′（i,j）＜m_k（i,j） … を満足する多値レベルｋを求め、 ｆ′（i,j）＞1/2｛m_k-3（i,j）＋m_k（i,j）｝ならば Ｂ（i,j）＝ｋ ｆ′（i,j）≦1/2｛m_k-3（i,j）＋m_k（i,j）｝ならば Ｂ（i,j）＝ｋ−３ … で６値化する。誤差補正も同様に行なえる。FIG. 3 shows a first multi-level level 0-15 and a second multi-level level 0,3,6,9,12,15 corresponding to input data 0-255.
Shows level relationships. The second multilevel quantization uses k (= 0,3,6,9,12,15) corresponding to n in the equation, and mk _-3 (i, j) ≤f '(i, j) <Multi-level k that satisfies <m _k (i, j) ... is obtained, and f ′ (i, j)> 1/2 {m _k-3 (i, j) + m _k (i, j)} Then, if B (i, j) = kf '(i, j) ≦ 1/2 { _mk-3 (i, j) + _mk (i, j)}, then B (i, j) = k− 3 ... is binarized. Error correction can be performed similarly.

以上述べた第１と第２の多値化処理のうち、前者はな
めらかに濃度が変化する画像部分をよりなめらかに再生
し、後者は特に白地中の細線・文字をより鮮明度を強調
して再生可能である。Of the above-described first and second multi-value processing, the former reproduces the image portion in which the density changes smoothly, and the latter emphasizes the fine lines and characters in the white background, especially, with sharpness. Playable.

次に、両者を選択する為のエツジ量検出処理について
述べる。Next, edge amount detection processing for selecting both will be described.

本実施例では注目画素に隣接する４画素データに基づ
く一般的ラプラシアン量l_pをしきい値処理する。General Laplacian amount l _p based on 4 pixel data adjacent to the target pixel thresholding in this embodiment.

l_p＝4xf（i,j）−｛ｆ（ｉ−1,j−１）＋ｆ（ｉ−1,j＋１） ＋ｆ（ｉ＋1,j＋１）｝ … このl_pの値により以下のように複数の量子化部を選択
する。 _{l p = 4xf (i, j} ) - {f (i-1, j-1) + f (i-1, j + 1) + f (i + 1, j + 1)} ... multiple quantum as follows by the value of the l _p Select the chemical unit.

|l_p|＜Ｋの時、第１量子化部（16レベル） |l_p|≧Ｋの時、第２量子化部（６レベル） （ここでl_pはラプラシアン量、Ｋは定数） 尚、上記多値化レベルは第３図に示すように、０〜15
の値で正規化されているので、画素毎に処理が選択され
ても、式及び式に従う平均値演算・誤差補正処理は
混在する２処理結果を用いても問題はない。When | l _p | <K, the first quantizer (16 levels) | l _p | ≧ K, the second quantizer (6 levels) (where l _p is the Laplacian amount and K is a constant) , The multi-level quantization levels are 0 to 15 as shown in FIG.
Therefore, even if the processing is selected for each pixel, there is no problem even if two processing results in which the equation and the average value calculation / error correction processing according to the equation are mixed are used.

＜画像処理装置の構成例＞ 第１図に本実施例の画像処理装置の構成例を示す。<Configuration Example of Image Processing Apparatus> FIG. 1 shows a configuration example of an image processing apparatus according to the present embodiment.

同図において入力画像信号は、１ライン毎に遅延保持
するラインメモリ1,2でそれぞれ１ライン及び２ライン
分遅延されたデータを保持し、さらにＤ型フリツプフロ
ツプ（以下Ｄ・F/F）3a,3b,3c,3d,3eで順次１画素づつ
遅延保持すれば、Ｄ・F/F 3cの出力を注目画素ｆ（i,
j）とするなら、Ｄ・F/F 3eの出力はｆ（ｉ−1,j−
１）、Ｄ・F/F 3dの入力はｆ（ｉ＋1,j−１）、同様に
Ｄ・F/F 3aの入力はｆ（ｉ＋1,j＋１）、Ｄ・F/F 3bの
出力はｆ（ｉ−1,j＋１）なる位置関係を保つ。In the figure, the input image signal holds data delayed by one line and two lines in line memories 1 and 2 which hold the delay for each line, respectively, and further includes D-type flip-flops (hereinafter referred to as DF / F) 3a, If the pixels 3b, 3c, 3d, and 3e are sequentially delayed and held one pixel at a time, the output of the DF 3F is output to the target pixel f (i,
j), the output of D · F / F 3e is f (i−1, j−
1), the input of DF / F 3d is f (i + 1, j−1), the input of DF / F 3a is f (i + 1, j + 1), and the output of DF / F 3b is f ( i−1, j + 1).

これらの信号を入力するエツジ量演算部４は、前式
に従うラプラシアンl_p演算部分で複数個の加算器あるい
はROMによるルツクアツプテーブル（LUT）で構成され
る。得られたエツジ量l_pは比較器５で定数Ｋと比較して
１ビツトの処理切り換え信号を得、この切り変え信号は
マルチプレクサ（MPX）13,14で第１量子化部の11からの
出力と第２量子化部12からの出力とを切り換える。Edge amount calculation unit for inputting these signals 4 is composed of a plurality of adders or look-up table according ROM Laplacian l _p calculation part according to Equation (LUT). The resulting edge amount l _p obtain treated switching signal 1 bit as compared with the constant K by a comparator 5, the cut change signal output from the 11 of the first quantizer with a multiplexer (MPX) 13, 14 And the output from the second quantization unit 12.

次に多値化処理部分について詳説する。 Next, the multi-value processing portion will be described in detail.

多値化データＢ（i,j）をＤ・F/F 7c及びラインメモ
リ６に入力し１ライン分遅延して保持した後、Ｄ・F/F
7a,7bで順次１画素づつ遅延させれば、第２図に示す重
み係数を掛けられる多値データを同時に処理出来る。つ
まり、Ｄ・F/F 7cの出力をＢ（ｉ−1,j）とするなら、
Ｄ・F/F 7a入力はＢ（ｉ＋1,j−１）、Ｄ・F/F 7a出力
はＢ（i,j−１）、Ｄ・F/F 7b出力はＢ（ｉ−1,j−１）
となる。従って、Ｄ・F/F 7cの出力とＤ・F/F 7aの出力
信号をビツト操作で４倍して、４つの出力を加算器10で
加えると、注目画素をｋ＝０又はｎ＝０とした場合の平
均値m₀が得られる。The multi-valued data B (i, j) is input to the D / F / F 7c and the line memory 6 and held after being delayed by one line.
By delaying one pixel at a time in steps 7a and 7b, multi-valued data that can be multiplied by the weight coefficients shown in FIG. 2 can be processed simultaneously. That is, if the output of DF / F 7c is B (i−1, j),
The DF / F 7a input is B (i + 1, j-1), the DF / F 7a output is B (i, j-1), and the DF / F 7b output is B (i-1, j- 1)
Becomes Accordingly, when the output of the DF / F 7c and the output signal of the DF / F 7a are quadrupled by the bit operation and the four outputs are added by the adder 10, the pixel of interest is k = 0 or n = 0. the average value m ₀ in the case of the obtained.

第１量子化部11は、既平均値m₀と後述する補正後の入
力画像データｆ′（i,j）を入力して前述した16レベル
に多値化し、その結果をマルチプレクサ14に、又多値化
誤差を２分した値をマルチプレクサ13に出力する。同様
に第２量子化部12は、前述した６レベルに多値化するブ
ロツクであり、多値化レベルｋをマルチプレクサ14に、
誤差をマルチプレクサ13に出力する。両マルチプレクサ
13及びマルチプレクサ14は前述の比較器５の出力信号に
より、エツジが検出された場合には６レベルに量子化さ
れた第２量子化部12からの出力が選択される。The first quantization unit 11 receives the average value m ₀ and the input image data f ′ (i, j) after correction, which will be described later, and multi-values the data to the 16 levels described above. The value obtained by dividing the multilevel error into two is output to the multiplexer 13. Similarly, the second quantization unit 12 is a block for multi-leveling to the above-described six levels.
The error is output to the multiplexer 13. Double multiplexer
When an edge is detected by the output signal of the comparator 5, the output from the second quantization unit 12, which has been quantized to six levels, is selected by the output signal of the comparator 5.

マルチプレクサ13により選択される多値化誤差は、誤
差メモリ17に入力されて１ライン分遅延保持され、次ラ
イン画像データを補正すると共に、同メモリよりの１ラ
イン遅延保持した誤差と今発生した誤差とを加算器16で
入力画像データに加算して多値化誤差補正が終了する。The multi-valued error selected by the multiplexer 13 is input to the error memory 17 and held for one line with a delay, corrects the next line image data, and the one-line delayed error from the memory and the error that has just occurred. Are added to the input image data by the adder 16, and the multi-level error correction ends.

一方、マルチプレクサ14より選択される４ビツト多値
データは、プリンタに出力すると共に次画素を多値化す
る為にＤ・F/F 7c及びラインメモリ６に入力される。On the other hand, the 4-bit multi-value data selected by the multiplexer 14 is input to the DF / F 7c and the line memory 6 in order to output to the printer and multi-value the next pixel.

以上の動作は、入力画像データが１画素分入力される
毎に順次実行される。尚、第１及び第２量子化部はROM
によるルツクアツプテーブルで構成されても、比較器及
び加算器等により構成されてもよい。The above operations are sequentially executed each time one pixel of input image data is input. The first and second quantization units are ROM
Or a comparator and an adder.

以上単色の画像データに対して実施例を説明したが、
４色に色分解された各色毎に同様の処理を行なえばカラ
ー画像に対しても実施可能であり、特に黒信号のみに適
用すれば原稿中の黒文字をより鮮明に像再生出来る。Although the embodiment has been described above with respect to monochrome image data,
If the same processing is performed for each of the four color-separated colors, the same processing can be performed on a color image. In particular, when applied only to a black signal, a black character in a document can be reproduced more clearly.

尚、異なる２種のレベル数に選択的に多値化したが、
エツジ量により３領域に分離し、前実施例の中間に位置
するレベル数（例えば10レベル程度）を加えた３種を選
択すれば、より自然な連続性が得られるため、高品位な
像再現が可能となる。It should be noted that although multi-values were selectively provided for two different levels,
If three types are selected by dividing into three regions according to the edge amount and adding the number of levels (for example, about 10 levels) located in the middle of the previous embodiment, more natural continuity can be obtained, and high-quality image reproduction Becomes possible.

又、多値化部分を独立にし、平均値演算部及び誤差補
正部を共通に実施したが、完全に独立させて処理する場
合においては、レベル数の少ない多値化処理部程平均値
演算の領域、つまり重み係数を割り付ける画素数を増せ
ば、よりエツジ部が強調された多値化処理が行なえる。In addition, the multi-valued part is made independent, and the average value calculation unit and the error correction unit are implemented in common. However, when processing is performed completely independently, the multi-valued processing unit with a smaller number of levels requires the average value calculation. If the area, that is, the number of pixels to which the weight coefficient is assigned is increased, the multi-value processing in which the edge portion is emphasized can be performed.

又、処理の切り換え信号を画像の単なるラプラシアン
量より得ているが、網点原稿に対しては線数の低い原稿
程低レベル数で鮮明に、高線数程多レベルでなめらかに
多値化するように、画像特徴量の抽出手段は本実施例に
限定されることはない。In addition, although the processing switching signal is obtained from the mere Laplacian amount of the image, for a halftone dot document, the lower the number of lines, the sharper the lower the number of levels, and the higher the number of lines, the smoother the multilevel, the higher the number of levels. As described above, the means for extracting the image feature amount is not limited to the present embodiment.

更に、多値化処理部分は本実施例に限定されることな
く、例えば異なるレベルに多値化するデイザ法あるいは
多値誤差拡散法を用いても、本発明の目的は達成される
ことべるまでもない。Further, the multi-value processing section is not limited to the present embodiment, and the object of the present invention can be achieved by using, for example, a dither method or a multi-value error diffusion method for multi-value processing to different levels. Not even.

以上述べたように、本実施例により高品位に像を再現
出来る擬似中間調処理装置が実現された。更に、文字部
分をより高精細に再現出来る。As described above, according to the present embodiment, a pseudo halftone processing apparatus capable of reproducing a high-quality image is realized. Further, the character portion can be reproduced with higher definition.

［発明の効果］ 本発明により、入力画像信号を多値化レベル数が異な
る多値データに多値化する第１、第２の量子化手段を備
え、そのいずれかを画像の特徴に応じて選択できる構成
としたことにより、画像の特徴に応じて最適な多値化レ
ベル数の多値データを得ることができる。[Effects of the Invention] According to the present invention, there are provided first and second quantization means for multi-leveling an input image signal into multi-level data having different levels of multi-level quantization. With such a configuration that can be selected, it is possible to obtain multi-valued data of the optimal number of levels of multi-valued levels according to the characteristics of the image.

更に、第１、第２の量子化手段が同じ量子化方法によ
り量子化を行う構成とし、それぞれの量子化手段におけ
る量子化処理で発生する誤差データを補正する誤差補正
手段を設けたので、誤差を補正する回路を共通に用いる
ことができ、高画質な画像を安価な構成で得ることがで
きる。Further, the first and second quantization means are configured to perform quantization by the same quantization method, and the error correction means for correcting error data generated in the quantization processing in each quantization means is provided. Can be used in common, and a high-quality image can be obtained with an inexpensive configuration.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第１図は本実施例の画像処理装置の疑似中間調処理部の
構成を示すブロツク図、 第２図は本実施例の重み付け係数を示す図、 第３図は本実施例の第１量子化と第２量子化との関係を
示す図である。 図中、1,2,6……ラインメモリ、3a〜3e,7a〜7c……Ｄフ
リツプフロツプ、10……加算器、11……第１量子化部、
12……第２量子化部、13,14……マルチプレクサ、15…
…Ｄ型フリツプフロツプ、16……加算器、17……誤差メ
モリである。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a pseudo halftone processing section of the image processing apparatus of the present embodiment, FIG. 2 is a diagram showing weighting coefficients of the present embodiment, and FIG. 3 is a first quantization of the present embodiment. FIG. 6 is a diagram showing a relationship between the second quantization and the second quantization. In the figure, 1,2,6... Line memory, 3a-3e, 7a-7c... D flip-flop, 10... Adder, 11.
12 second quantizer, 13, 14 multiplexer, 15
... D-type flip-flop, 16... Adder, 17... Error memory.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 H04N 1/46 H04N 1/60──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. ⁶ , DB name) H04N 1/40-1/409 H04N 1/46 H04N 1/60

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】画像信号を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力した注目画素の画像信号を、第
１の多値化レベル数の多値データに量子化する第１の量
子化手段と、 前記入力手段により入力した注目画素の画像信号を、前
記第１の量子化手段と同じ量子化方法により、前記第１
の多値化レベル数よりもレベル数の少ない第２の多値化
レベル数の多値データに量子化する第２の量子化手段
と、 注目画素近傍の画像信号から注目画素近傍の画像の特徴
を識別する識別手段と、 前記識別手段の識別結果に基づいて、前記第１又は第２
の量子化手段のいずれかの量子化手段の量子化結果を選
択する選択手段と、 前記第１の量子化手段による量子化によって発生する第
１の誤差データ又は前記第２の量子化手段による量子化
によって発生する第２の誤差データを、新たに入力する
画像データに加算することで、量子化によって発生する
誤差を補正する誤差補正手段とを有することを特徴とす
る画像処理装置。1. An input means for inputting an image signal, and a first quantization means for quantizing an image signal of a pixel of interest input by the input means into multi-level data of a first multi-level quantization level. The image signal of the pixel of interest input by the input means is converted into the first signal by the same quantization method as that of the first quantization means.
A second quantization means for quantizing into multi-valued data having a second number of levels which is smaller than the number of levels of the multi-level quantization, and a feature of an image near the pixel of interest from an image signal near the pixel of interest. Identification means for identifying the first or second, based on the identification result of the identification means
Selecting means for selecting a quantization result of any one of the quantizing means, and first error data generated by the quantization by the first quantizing means or quantization by the second quantizing means. An image processing apparatus comprising: an error correction unit that corrects an error generated by quantization by adding second error data generated by quantization to newly input image data. 【請求項２】前記第１の量子化手段及び第２の量子化手
段は、既に量子化処理された注目画素周辺の多値データ
の平均値に基づき多値化処理を行うことを特徴とする請
求項１記載の画像処理装置。2. The method according to claim 1, wherein the first quantization means and the second quantization means perform a multi-value processing based on an average value of multi-value data around the target pixel which has already been subjected to the quantization processing. The image processing device according to claim 1. 【請求項３】前記識別手段は、注目画素に隣接する複数
画素の画像信号からエッジ量を算出するエッジ量算出手
段と、前記エッジ量と、所定しきい値との比較によっ
て、エッジ部であるかどうかを識別するエッジ識別手段
からなることを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the discriminating means is an edge portion by calculating an edge amount from image signals of a plurality of pixels adjacent to the pixel of interest, and comparing the edge amount with a predetermined threshold. 2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising edge identification means for identifying whether or not the image processing is performed.