JP3774127B2 - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
誤差拡散処理に関する基本的説明としては、Floyd−Steinbergによる文献“An Adaptive Algorithm for Spatial Grey Scale” SID 75 Digestが種々特許、文献等で一般的に引用されており、また、この発展形として多階調画像の誤差拡散処理に関する種々の態様の説明として、Proceeding of the IEEE, Vol 76, No1, January 1988, Robert A. Ulichney “Dithering with BlueNoise” pp.56−79等に代表される文献等で種々多彩に述べられており、容易に誤差拡散処理の概念を得ることが可能である。
【0003】
これらは、入力画像信号を単位画素毎に時系列的に処理するもので、任意の注目画素濃度に対して設定された閾値と比較し、その大小関係により量子化値を決定し、入力画像信号を該量子化値に変換する。
この時発生する量子化誤差を拡散マトリクスにより決定されるマトリクス係数と乗算し、未量子化画素に拡散するという一連の処理を繰り返すことにより必要な濃度階調数を削減し、なおかつ画像全体としての濃度階調を維持するものである。
【0004】
また、多値誤差拡散処理は、2値誤差拡散処理における、量子化レベル数、量子化閾値等を多階調に拡張することにより、容易に実現可能であることが想像できる。
【0005】
さらに、誤差拡散処理特有の縞模様テクスチャや擬似輪郭の発生を抑制する方法として、特開平11−225273号公報に開示されているように、閾値と量子化誤差を独立或いは非独立に制御するといった手法が提案されている。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、多値誤差拡散処理においては、複数の量子化値と閾値とを有し、入力画像データの画素濃度値と閾値とを比較し、量子化及び量子化に伴う量子化誤差(以後、単に誤差と言う)を未量子化の周辺画素に拡散するという処理を画素毎に繰り返して行う。
【0007】
この時、その特性上、例えば入力画像データの画素濃度がなだらかに低濃度から高濃度に変移する時、量子化値と離れた画素濃度が連続する時には、誤差量が大きく、これを周辺画素に拡散した場合、量子化値が変動するが、量子化値付近の画素濃度値が連続して入力された場合、誤差量が殆ど発生しないため、同じ量子化値が連続することに起因して、画素濃度が量子化値近傍にない画素の領域とのテクスチャの相違が顕著になり、誤差拡散処理後の画質として、視覚的に不快感を与えるという課題があった。
【0008】
また、特開平11−225273号公報に開示されているように、閾値と量子化誤差を独立或いは非独立に制御するといった手法においては、閾値と誤差量の変動量を中間調部で大きく、ハイライト部・ダーク部で小さくするように制御を行っているが、多値誤差拡散においては、中間調・ハイライト・ダーク部に関係なく、上記テクスチャが量子化値近辺に発生するため、上記制御においては、多値誤差拡散で問題となるテクスチャの発生を抑制することができないという課題があった。
【0009】
本発明の第1の目的は、上述した問題点に対処して、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにし、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、入力濃度が量子化値近辺でなだらかに変化する時に発生するテクスチャを抑制し、入力画像データの濃度値に応じたノイズを添加するようにし、人間の視覚特性上、感度の高い低濃度部分では、粒状感が目立たないようにノイズ振幅を小さく設定し、感度の低い高濃度部分では、ノイズ振幅を大きく設定し、ノイズ添加による粒状感の発生を抑制し、誤差拡散処理特有のテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画像を再現することが可能な画像処理装置を提供することにある。
【0010】
本発明の第2の目的は、多値誤差拡散を用いた画像処理装置において、画質と処理時間のトレードオフの関係を任意に選択することが可能で、多値誤差拡散処理の欠点であった量子化値付近でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画質での出力を得ることが可能な画像形成装置を提供することにある。
【0012】
本発明の第3の目的は、画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することが可能な記録媒体の提供であり、第4の目的はこの画像処理方法を汎用的なものとすることが可能なプログラムを提供することにある。
【0013】
本発明の第5の目的は、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することが可能な記録媒体を提供することにある。
【0014】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、前記階調再現処理手段が、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、前記量子化処理手段により量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段と、前記量子化誤差発生手段により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理手段で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段と、前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段とを備え、前記量子化誤差拡散手段が、前記濃度判定手段により入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記ノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散することを特徴とする構成を有する。
【0015】
本発明では、前記課題を解決するために、入力画像データの画素の濃度を判定する濃度判定手段と、ノイズ格納手段(ノイズマスク)と、誤差量を切り換える量子化誤差発生手段とを設け、前記入力画像データの画素の濃度判定結果に基づき、誤差量とノイズマスクを参照し、拡散する誤差量を、量子化誤差と、ノイズマスクによるノイズとを切り換える量子化誤差拡散手段を設けることにより、多値誤差拡散処理で問題となり易かった量子化値付近の入力濃度の多値誤差拡散処理によるテクスチャの発生を低減することが可能となった。
【0016】
本発明の画像処理装置は、入力画像データに誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、階調再現処理手段は、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、上記量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差とし、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データに加算するノイズを格納するノイズ格納手段を備え、入力画像データの濃度値に応じた上記ノイズを入力画像データに加算することを特徴とする構成を有する。
【0017】
本発明では、前記課題を解決するために、量子化処理手段と、量子化誤差拡散手段、入力画像データの濃度を判定する濃度判定手段と、ノイズ格納手段(ノイズテーブル)とを設け、上記入力画像データの濃度判定結果に基づき、ノイズテーブルを参照し、テクスチャの発生しやすい画像濃度範囲において、添加するノイズテーブル値を画像濃度に応じて変化させるようにしたため、ノイズ添加による粒状感を与えることなく、多値誤差拡散処理で問題となり易かった量子化値付近の濃度領域でのテクスチャの発生を抑制することが可能となった。
【0018】
本発明の画像処理装置は、上記ノイズ格納手段に格納されているノイズがブルーノイズであることを特徴とする構成を有する。
【0019】
本発明の画像処理装置は、上記誤差拡散処理が多値誤差拡散処理であり、多値化のレベルが任意に設定可能に構成されていることを特徴とする構成を有する。
【0022】
本発明の画像形成装置は、上記の画像処理装置を備えたことを特徴とする構成を有する。
【0023】
本発明の画像処理方法は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法において、前記画像処理方法が、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第1の工程と、該第1の工程において、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第2の工程とを備えることを特徴とする。
【0025】
本発明のプログラムは、上記に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0026】
本発明の記録媒体は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う際、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程において、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【0028】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図1は本発明の画像処理装置が適用されるカラー画像形成装置となるデジタルカラー複写機の概略ブロック図を示す。
【0029】
カラー画像処理装置1には、図1に示すように、カラー画像入力装置2とカラー画像出力装置3とが接続されており、全体としてデジタルカラー複写機が構成されている。カラー画像入力装置2・カラー画像処理装置1・カラー画像出力装置3はデジタルカラー複写機に備えられる操作パネル4より入力される信号に基づいて動作が制御される。カラー画像処理装置1は、A/D(アナログ−デジタル)変換部5と、シェーディング補正部6と、入力階調補正部7と、領域分離処理部8と、黒生成/下色除去部9と、色補正部10と、空間フィルタ処理部11と、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段である階調再現処理部12とを備えている。
【0030】
カラー画像入力装置2は、例えばスキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像はRGB(R:赤・G:緑・B:青)のアナログ信号としてCCD(Charge Coupled Device)にて読み取られ、まず、A/D変換部5によりアナログ信号からデジタル信号に変換される。
【0031】
そして、シェーディング補正部6にてカラー画像入力装置2の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理が行われる。
【0032】
その後、入力階調補正部7により、RGBの反射率信号を、カラーバランスを整えるのと同時に、濃度信号等の画像処理システムの扱いやすい信号に変換する処理及びCMY信号への変換処理(RGBよりなる入力画像データを補色反転してCMYデータを求める処理)が施される。
【0033】
次に、領域分離処理部8にて、文字及び写真混在原稿における特に黒文字或いは色文字の再現性を高め、写真領域においては、階調性を高めるために、入力画像中の各画素を文字領域、写真領域、網点領域の何れかに分離するものである。
【0034】
領域分離処理部8は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成/下色除去部9,色補正部10,空間フィルタ処理部11及び階調再現処理部12へと出力すると共に、入力階調補正部7より出力された入力信号をそのまま後段の黒生成/下色除去部9に出力する。
【0035】
次に、領域分離処理部8にて、黒文字として抽出された画像領域は、黒生成/下色除去部9にて黒生成量を高く調整し、写真領域として抽出された画像領域は、黒生成/下色除去部9にて黒生成量をその画像処理システムに応じて適量に調整され、CMY(C:シアン・M:マゼンタ・Y:イエロー)の3色信号はCMYK(C:シアン・M:マゼンタ・Y:イエロー・K:黒)の4色信号に変換される。
【0036】
色補正部10では、色再現の忠実化実現のために、色補正部10で不要吸収成分を含むCMY(C:シアン・M:マゼンタ・Y:イエロー)色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理及び原稿と複写物(出力画像)間のカラーマッチング処理が行われる。
【0037】
次に、空間フィルタ処理部11にて、得られた画像信号に対して、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理が施され、空間周波数特性を補正することによって出力画像のボケや粒状性劣化を防ぐように処理される。
【0038】
例えば、領域分離処理部8にて、文字及び写真混在原稿における特に黒文字等の再現性を高めるために、黒文字として抽出された画像領域は、空間フィルタ処理における鮮鋭度強調処理で高域周波数の強調量が大きくされる。
【0039】
一方、領域分離処理部8にて写真(網点を含む)と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。
【0040】
階調再現処理部12では、誤差拡散処理を用いて、領域識別信号を基に最適な2値化処理または多値化処理が行われる。
【0041】
上記誤差拡散処理は多値誤差拡散処理であり、多値化のレベルが任意に設定可能に構成されている。
【0042】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置3に入力される。
【0043】
このカラー画像出力装置3は、画像データを記録媒体(例えば紙等)上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたモノカラー・カラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。
【0044】
図2は、本発明の第1の実施の形態の階調再現処理手段の構成を示す概略ブロック図である。
階調再現処理部12は、入力画像データの画素が量子化処理手段15で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段である濃度判定部13と、加算器14と、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段15と、量子化処理手段15により量子化処理された量子化値と入力画像データ画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段16と、量子化誤差発生手段16により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段17と、入力画像データの各画素に対応し、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段であるノイズマスク18と、閾値設定手段19と、ラインメモリ20とを備えている。
【0045】
量子化誤差拡散手段17は、濃度判定部13により入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にあると判断された時、量子化誤差とノイズとの比較を行い、量子化誤差がノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、量子化誤差がノイズよりも小さい時は、ノイズを量子化誤差と置き換え、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するようになっている。
【0046】
ノイズマスク18に格納されているノイズはブルーノイズである。
【0047】
図3は本発明の第1の実施の形態の画像処理方法を示す処理フローであり、このフロー図に従って画像処理方法について以下により詳しく説明する。
処理は図示しないCPU(Central Processing Unit)により行われる。
【0048】
まず、濃度判定部13において、入力画像データの画素が量子化処理手段15で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かを判定(ステップ101)し、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にある時は、濃度判定部13が量子化誤差拡散手段17に有効信号を出力(ステップ102)し、次いで、量子化誤差拡散手段17がノイズマスク18に格納されているノイズと量子化誤差発生手段16で発生した誤差を比較(ステップ103)し、その後、ノイズが誤差よりも大きいか否かを判定(ステップ104)する。
【0049】
また、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にない時は、濃度判定部13が量子化誤差拡散手段17に非有効信号を出力(ステップ105)する。
【0050】
ノイズが誤差よりも大きい時は、加算器14が拡散係数に基づきノイズを入力画像データに加算(ステップ106)し、次いで、量子化処理手段15が量子化処理(ステップ107)を行う。
【0051】
ノイズが誤差よりも小さい時は、加算器14が拡散係数に基づき誤差を入力画像データに加算(ステップ108)する。
【0052】
本発明の第1の実施の形態における入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第1の工程と、第1の工程において、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と入力画像データの各画素に対応し、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、量子化誤差がノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、量子化誤差がノイズよりも小さい時は、ノイズを量子化誤差と置き換え、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第2の工程とを備えている。
【0053】
濃度判定部13において、空間フィルタ処理部11から入力されるCMYKの各々の画像データの各画素毎に、濃度値が所定の濃度範囲内にあるか否か、すなわち、濃度値が量子化処理手段15で量子化される量子化値近傍の値であるか否かの判断がなされる(第1の工程)。
【0054】
そして、ある注目画素の濃度値が量子化値近傍にある(量子化値に対して予め定められた範囲内にある)と判断された時は、量子化誤差拡散手段17に有効信号を出力し、そうでない時は、量子化誤差拡散手段17に非有効信号を出力する。上記量子化値及び量子化値の範囲は、多値化のレベルに応じて、閾値設定手段19に予め複数格納されている。
【0055】
加算器14は、予め定められている条件に基づいて、注目画素の濃度値にラインメモリ20に格納されている誤差1、あるいは、ブルーノイズ(誤差2)を加算する(注目画素の濃度値に誤差1または誤差2を加算した値を、以後、注目画素の新たな濃度値と称する)。
上記条件については後述する。
【0056】
量子化処理手段15は、注目画素の新たな濃度値と上記予め定められた閾値とを比較し、量子化処理(注目画素の新たな濃度値を予め定められた量子化値に置き換える)を行う。
【0057】
量子化誤差発生手段16は、上記量子化値と注目画素の新たな濃度値との差を求め、この差を誤差1として量子化誤差拡散手段17を介してラインメモリ20に格納する。
【0058】
量子化誤差拡散手段17には、周辺画素に誤差1または誤差2を配分(拡散)するための拡散係数が格納されており、この拡散係数により各未量子化画素に配分する誤差を決定する。
【0059】
また、量子化誤差拡散手段17は、ラインメモリ20に格納されている誤差1とノイズマスク18に格納されているブルーノイズとを比較し、どちらを誤差として注目画素に加算するのかを決定する(第2の工程)。
【0060】
ノイズマスク18は、各画素に対応したブルーノイズを格納しており、ラインメモリ20は既に処理を終えた画素の誤差1を保持するものである。
【0061】
以下、具体例を用いて本発明の説明を行う。
量子化処理の例としては、4値誤差拡散処理の場合を考える。
例えば、各色成分の画素の濃度値が256階調で表現されるものとし、最低濃度を0、最高濃度を255で表現し、4値の誤差拡散処理を用い、閾値をそれぞれ、64、128、192、量子化値を0、85、170、255に設定されているとする。
【0062】
また、入力画像データの画素の濃度値が70とする(簡単化のため、加算器14によりこの画素に付加される誤差は0とする)。
【0063】
量子化処理手段15では、この画素の濃度値と上記閾値とが比較される。
画素の濃度値は、閾値64以上であり、128以下であるので、85に量子化され誤差として−15が発生する。
この誤差−15(誤差1)は上記拡散係数に基づき未量子化の周辺画素に拡散される。
【0064】
量子化誤差拡散手段17においては、前記濃度判定部13の結果により、以下に示す2通りの異なった処理が行われる。
【0065】
濃度判定部13の処理は、以下のようなものである。
入力画像データの画素の濃度値が量子化値近辺にある時は、例えば、画素の濃度値が85±15、170±15の何れかの範囲にあることを指す。
濃度判定部13により、画素の濃度値が量子化値近辺に無いと判断された時に量子化誤差拡散手段17は、通常通り、予め設定された拡散係数に基づきラインメモリ20に格納されている誤差を配分する。
濃度判定部13により、画素の濃度値が量子化値近辺にあると判断された時、誤差と以下に示すブルーノイズとが比較され、誤差がブルーノイズよりも大きい時には、誤差がそのまま、予め設定された拡散係数に基づき配分される。誤差が、ブルーノイズよりも小さい時には、ブルーノイズを誤差と置き換え、予め設定された拡散係数に基づき配分される。
【0066】
このように、画素の濃度値が量子化値近傍にある場合は、ラインメモリ20に格納されている誤差と、ノイズマスク18に格納されている画素に対応するブルーノイズとが比較され、その結果に基づいて誤差またはブルーノイズが配分される。
【0067】
単純に誤差拡散処理にランダムノイズを適用して処理を行う場合と比較すると、誤差量にブルーノイズ特性を持った擾乱を与えることができるので、視覚的に感知し易い低周波成分をカットして視覚的な不快感を与えることなく、量子化値近傍でのテクスチャの発生を防ぐことができる。
【0068】
ブルーノイズの一例としては、図4に示すものが用いられ、ノイズの振幅に応じて規格化を行い使用する。
【0069】
この例では、4値誤差拡散処理を用いているので、1/4に規格化して用いる。
ここで用いる規格化とは、以下の内容を指す。
【0070】
図4に示すノイズでは、±127の範囲の数値が用いられており、4値誤差拡散処理にそのまま用いるには振幅が大きいため、最大値が閾値の間隔のほぼ1/2程度になるように最大振幅を制御する必要がある。
【0071】
そのため、各成分の振幅の対応関係を相似的に保ったまま振幅の調整をするために、全ての成分の数値を1/4倍して用いる。
【0072】
規格化の数値(1/N)としては、全てのノイズに対して同一の値とする必要はなく、多値化のレベルや閾値の間隔(例えば、閾値の間隔が広い時はNを小さく、間隔が狭い時はNを大きく設定する。)に応じて振幅が大きすぎないように定めれば良い。
【0073】
ノイズマスク18は、ハード化への容易さを考慮し、予め2のべき乗にマスクして使用することも可能である。
【0074】
ハードウエアを用いて数値の規格化処理を行う場合においては、一般的にシフト演算を行うのが回路規模を増大させることなく行える方法である。
【0075】
例えば、1/2倍、1/4倍、1/8倍を行う場合には、それぞれ1ビット、2ビット、3ビットシフトを用いて行うのが効率的であることを考慮し、多値化数に応じてブルーノイズの振幅の制御にシフト演算を用いて処理することも可能である。
【0076】
ノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして行われる。
【0077】
下記文献からも分かるように、ブルーノイズを画像処理に適用する場合においては、ノイズマスク18の要素と各画素位置とが1対1に対応するように設定するのが効果的にブルーノイズを利用できるため、ブルーノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして用いる。
【0078】
ランダムノイズとブルーノイズの画質に対する影響の簡単な比較に関しては、日本印刷学会誌第32巻第1号(1995)20頁〜30頁で簡単に述べられている。「印刷においては、砂目スクリーンによる網掛けがちょうどホワイトノイズ(周波数0から∞まで一様なレベルのスペクトルの広がる信号)と画像信号の積を閾値処理したハーフトーンに相当し、“ざらつき”があって非常に見にくい。その理由は、原画像のスペクトルが存在する領域に、ホワイトノイズの成分も存在して画像信号と相互変調(エイリアシング)を起こし、知覚されやすい周波数領域に不要周波数成分が落ち込むためであると考えられている。これを解消するために原画像データのパワースペクトルの存在する周波数領域の2倍の幅の低周波数領域にスペクトルの存在しないノイズ(ブルーノイズ)を用いてハーフトーン化すれば画質は劣化しない。」と述べられており、ブルーノイズを用いることの有効性は理論的に解明されつつある。
【0079】
上記では図4に示すようにマトリクスサイズの例として、64×64を用いているが、この値に限定されるものではなく、128×128や256×256のサイズのものを用いても構わない。マトリクスサイズは、コスト等の制限がなければ大きいほど好ましい。
【0080】
上記では、量子化の例として4値の誤差拡散処理の場合を述べたが、この多値のレベルを可変するようにしても構わない。
【0081】
例えば、4値以外では、2値や16値が挙げられる。この値を可変するには、図1に示した操作パネル4(例えば、液晶ディスプレイ等の表示部と決定ボタン等より構成)より行われる。
【0082】
操作パネル4には、階調再現処理を行うにあたり、▲1▼高速モード(画質にこだわらない場合。例えば2値。)、▲2▼画質優先モード、▲3▼高画質モード等の処理モードの種類と簡単な処理内容が表示され、ユーザのボタン操作により処理モードが選択されるようになっている。
【0083】
或いは、プロユースを念頭において、数値を幾つか表示し、その中から選択するようにしても良い。
【0084】
多値化のレベルが選択されると、制御信号が閾値設定手段19に出力され、対応する閾値が量子化処理手段15に設定されると共に、濃度判定レベル及びその範囲(量子化値及び量子化値の範囲)が濃度判定部13に入力され、処理が行われる。
【0085】
濃度判定レベルの範囲は、多値化のレベルが小さい時は、量子化値の間隔が大きいので大きい値に設定され、多値化のレベルが多くなると小さくなるように設定される。
【0086】
このように、ユーザの好みに応じて多値画像を得ることができる。また、閾値の間隔も等間隔ではなく任意に変えて設定しても構わない。
【0087】
上記発明によれば、多値誤差拡散処理において、量子化値近辺の濃度が入力された時、量子化により発生した誤差量とブルーノイズマスクを参照し、誤差量がノイズ量よりも小さい時には、ノイズ量を誤差として処理し、誤差量がノイズ量よりも大きい時には、通常どおりの誤差拡散処理を行うことで、従来多値誤差拡散処理で問題となり易かった、量子化値近辺の入力値が連続的に入力された場合のテクスチャの発生を低減し、画質を向上させることが可能となった。
【0088】
図5は、本発明の第2の実施の形態の画像処理装置における階調再現処理手段の構成を示す概略ブロック図である。
階調再現処理部12は、加算器30と、選択手段31と、濃度判定手段である濃度判定部32と、入力画像データに加算するノイズを格納するノイズ格納手段であるノイズテーブル33と、加算器34と、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段35と、閾値設定手段36と、量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差とし、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段37とを備え、入力画像データの濃度値に応じたノイズが入力画像データに加算されるようになっている。
【0089】
さらに、量子化誤差拡散手段37は、乗算器38と、拡散係数設定手段39と、ラインメモリである誤差メモリ40とを備えている。
【0090】
濃度判定部32は、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データが所定の濃度範囲内にあると判断された時、入力画像データの濃度値に応じたノイズを加算するようになっている。
【0091】
ノイズテーブル33に格納されているノイズはブルーノイズである。
【0092】
ノイズテーブル33は入力画像データの濃度値のレベルに応じて入力画像データに加算するノイズの大きさを変えるようになっている。
【0093】
図6は本発明の第2の実施の形態の画像処理方法を示す処理フローであり、このフロー図に従って画像処理方法について以下により詳しく説明する。
処理は図示しないCPU(Central Processing Unit)により行われる。
【0094】
まず、加算器30が入力画像データに誤差メモリ40に格納されている誤差を加算(ステップ201)し、次いで、選択手段31が画素毎に濃度値の判定処理を行うか否かを判定(ステップ202)する。
【0095】
画素毎に濃度値の判定処理を行う時は、濃度判定部32において、誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かを判定(ステップ203)し、誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にない時は、量子化処理手段35が量子化処理(ステップ204)を行い、その後、量子化誤差拡散手段37が量子化誤差拡散処理(ステップ205)を行う。
【0096】
画素毎に濃度値の判定処理を行わない時あるいは誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にある時は、ノイズテーブル33を参照して画素の濃度値に応じて誤差が加算された入力画像データにノイズを加算(ステップ206)する。
【0097】
本発明の第2の実施の形態における入力画像データに誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化処理を施すと共に、量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差として求め、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含んでおり、入力画像データの濃度値を求め、この濃度値に応じてノイズを入力画像データに加算するようになっている。
【0098】
空間フィルタ処理部11から入力されるCMYKの各々の入力画像データは、加算器30により、誤差メモリ40に格納されている誤差が加算され、選択手段31により各画素毎に画素の濃度値が所定の範囲内にあるか否か(量子化値近傍にあるか否か)の判定処理を行うか否かの選択がなされる。
【0099】
選択手段31には、デフォルトとして画素の濃度値の判定処理を行うように設定されている。
【0100】
この設定の変更は、図1に示した操作パネル4(例えば、液晶ディスプレイ等の表示部と決定ボタン等より構成)により行われる。
操作パネル4には、階調再現処理を行うにあたり、▲1▼高速モード(画質にこだわらないモード)、▲2▼画質優先モード、▲3▼高画質モード等の処理モードの種類と簡単な処理内容が表示され、ユーザのボタン操作により処理モードが選択されるようになっている。
【0101】
この時、高速モードを選択すると選択信号が出力され、画素毎に濃度値の判定処理を行わないモードに設定され、誤差が加算された入力画像データは濃度判定部32を介さずに直接、加算器34に入力される。▲2▼画質優先モード、▲3▼高画質モードでは、各画素毎に濃度値の判定処理がなされる。
【0102】
濃度判定部32は、上述したように、誤差が加算された入力画像データの濃度値が量子化値近傍にあるか否かの判定処理を行うものである。
【0103】
画素の濃度値が濃度判定部32により量子化値近傍にあると判断されると、ノイズテーブル33が参照され、濃度値に応じたノイズが加算器34に出力され、誤差が加算された入力画像データに加算される。
【0104】
誤差が加算された入力画像データが量子化値近傍にないと判断された時は、ノイズは加算されない。
【0105】
また、前記した画素毎に濃度の判定処理を行わない場合は、無条件に画素毎にノイズテーブル33が参照され(この場合、選択手段31より入力画像データの濃度値がノイズテーブル33に出力される。図5に示す選択手段31からノイズテーブル33に向かう破線の信号)、加算器34にて画素毎に濃度値に応じたノイズが加算される。
ノイズテーブル33については後述する。
【0106】
加算器34から出力された画像データ(入力画像データに誤差が加算された画像データ或いは入力画像データに誤差とノイズが加算された画像データ)は、量子化処理手段35により、予め定められた閾値と比較され、量子化処理(画像データを予め定められた量子化値に置き換える)が行われる。
【0107】
上記閾値、量子化値及び量子化値の範囲は、多値化のレベルに応じて、閾値設定手段36に予め複数格納されている。
【0108】
量子化処理された画像データは、出力画像データとしてカラー画像出力装置3に出力されると共に、量子化値と加算器34から出力された画像データ(入力画像データに誤差が加算された画像データ或いは入力画像データに誤差とノイズが加算された画像データ)との差を求め、この差を誤差として量子化誤差拡散手段37に出力する。
【0109】
量子化誤差拡散手段37は、拡散係数設定手段39に予め格納されている周辺画素に上記誤差配分(拡散)するための拡散係数に基づき各未量子化画素(周辺画素)に配分する各誤差を決定し、誤差メモリ40に格納する。
この誤差メモリ40に格納されている誤差が、前記加算器30により入力画像データに加算される。
【0110】
ノイズテーブル33は各画素に対応したブルーノイズを格納している。
ブルーノイズの一例としては、図7に示すものが用いられ、ノイズの振幅に応じて規格化を行い使用することも可能である。
【0111】
この例では、4値誤差拡散処理を用いているので、1/4に規格化して用いる。
ここで用いる規格化とは、以下の内容を指す。
【0112】
図7に示すノイズでは、±127の範囲の数値が用いられており、4値誤差拡散処理にそのまま用いるには振幅が大きいため、最大値が閾値の間隔のほぼ1/2程度になるように最大振幅を制御する必要がある。
そのため、各成分の振幅の対応関係を相似的に保ったまま振幅の調整をするために、全ての成分の数値を1/4倍して用いる。
【0113】
規格化の数値(1/N)としては、全てのノイズに対して同一の値とする必要はなく、多値化のレベルや閾値の間隔(例えば、閾値の間隔が広い時はNを小さく、間隔が狭い時はNを大きく設定する。)に応じて振幅が大きすぎないように定めれば良い。
【0114】
ノイズテーブル33は、ハード化への容易さを考慮し、予め2のべき乗にマスクして使用することも可能である。
【0115】
ハードウエアを用いて数値の規格化処理を行う場合においては、一般的にシフト演算を行うのが回路規模を増大させることなく行える方法である。
例えば、1/2倍、1/4倍、1/8倍を行う場合には、それぞれ1ビット、2ビット、3ビットシフトを用いて行うのが効率的であることを考慮し、多値化数に応じてブルーノイズの振幅の制御にシフト演算を用いて処理することも可能である。
【0116】
ノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして行われる。
【0117】
ブルーノイズを画像処理に適用する場合においては、ノイズテーブル33の要素と各画素位置とが1対1に対応するように設定するのが効果的にブルーノイズを利用できるため、ブルーノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして用いる。
【0118】
上記では図7に示すようにマトリクスサイズの例として、64×64を用いているが、この値に限定されるものではなく、128×128や256×256のサイズのものを用いても構わない。マトリクスサイズは、コスト等の制限がなければ大きいほど好ましい。
【0119】
以下、具体例を用いて本発明の説明を行う。
処理の例としては、4値誤差拡散処理の場合、各色の濃度が256階調で表現されるもとのし、最低濃度を0、最高濃度を255で表し、4値の誤差拡散処理を用いて閾値をそれぞれ、64・128・192、量子化値を0・85・170・255に設定し、濃度判定部32では、画素の濃度値が85±15、170±15の何れかの範囲にある時、ブルーノイズ(ノイズテーブル33)が参照される(高速モード時は、画素の濃度値に関わらず常時ブルーノイズが参照される)。
【0120】
なお、濃度判定部32でブルーノイズを参照する時の量子化値の範囲は、主として量子化値を基準として決定されるが、濃度値に応じて±の上下幅を異ならせる等、システム(カラー画像形成装置やカラー画像入力装置2・カラー画像処理装置1(画像処理サーバー)・カラー画像出力装置3がネットワーク等を介して接続されている場合は、このシステム全体)に応じて範囲を変更することは可能である。
【0121】
以下では、濃度判定部32を介して処理が行われる場合を例として説明する。今、画像データの濃度値(加算器30から出力された画像データの濃度値)が70であるとすると、この濃度値は量子化値近傍(85±15)であるので、ノイズテーブル33のブルーノイズを参照し、テーブル値(ノイズ)を上記濃度値に加算する。
【0122】
現在の処理画素が左上にある(図7の(1,1)の位置)とすると、テーブル値は62であり、規格化した値は13(=62/4)(バイナリデータでは1101)となる。
【0123】
今、画素の濃度値としては、濃度判定部32での判定レベルの最低レベルであるので、テーブル値13を2値データとした時にビットシフトした値である6(バイナリデータでは110)をノイズとして用い、加算器34では画像データ70にノイズ6が加算され、ノイズ加算後の画像データは76となる。
【0124】
量子化処理手段35では、画像データは76を各閾値64・128・192と比較し、85に量子化を行う。
【0125】
そして、誤差として−9を生成する。この誤差−9は、拡散係数設定手段39に格納されている拡散係数(図8参照。注目画素は現在処理を行っている画素を指している。また、主走査方向・副走査方向は、画像入力装置であるスキャナの走査方向に対して直交する方向・同じ方向を意味している)と乗算器38により乗算され、誤差メモリ40に格納されて未量子化の周辺画素に拡散される。
【0126】
上記例では、乗算器38での判定レベルに応じたノイズレベルの設定に、テーブル値のバイナリデータのビットシフト値を用いている。
【0127】
すなわち、濃度値判定レベルが、
▲1▼最低レベルの場合、テーブル値をビットシフトする
▲2▼中央レベルの場合、テーブル値をそのまま用いる
▲3▼最大レベルの場合は、逆のビットシフトを用いる(上記の例では、26(バイナリデータでは11010)となる)
(上記レベルの分割方法の一例としては、最低レベルとは濃度値70以下、中央レベルとは71以上170以下、最大レベルとは171以上255以下を示している。)
【0128】
また、判定レベルとノイズレベルとの関係については、以下のようになる。
レベルの判定基準に関しては、N値誤差拡散処理において、濃度値判定レベルの数は、N−2個となる(最大濃度及び最低濃度には、判定レベルが存在しないため)。
【0129】
判定レベルの設定は、256階調をほぼ均等に量子化し、閾値も同様にほぼ量子化値の中央付近に配置したとした時(整数値で設定する必要があるため、完全に均等に分割するのが困難なため)、量子化レベルの間隔は、INT{256/(N−1)}となり、最適なノイズ振幅は、INT{±256/2(N−1)}となる。
【0130】
ビットシフト演算を用いてノイズレベルの設定を行う場合は、ビットシフト演算後の結果が、INT{±256/2(N−1)}を超えない最大値に設定するのが望ましい。
【0131】
最低レベルの場合は、MIN[(入力濃度値)/2,INT{±256/2(N−1)}]
中央レベルの場合は、INT{±256/2(N−1)}
最大レベルの場合は、INT{±256×α/2(N−1)}(1≦α≦1.5)に設定するのが望ましい。
【0132】
なお、上記判定レベルの設定は、解像度や単一記録ドットの最大径等によりシステムに応じて可変することは可能である。(上述した例では、600dpi相当、42μm程度のドット径の場合である)“INT”は整数化の関数、“MIN”は最小値を求める関数を示す。
【0133】
画素濃度に応じたノイズレベルの設定方法はこの例に限定されるものではなく、画素濃度の判定レベルに応じて夫々別の参照テーブル(ノイズテーブル33)を持つことも可能である。
【0134】
また、量子化レベル数に応じて、他の演算方法、例えばCPUで上述の演算を行い、最適ノイズレベルとなるように調整することも可能である。
上記では、量子化の例として4値の誤差拡散処理の場合を述べたが、この多値のレベルを可変するようにしても構わない。
【0135】
例えば、4値以外では、2値や16値が挙げられる。
この値を可変するには、前記した操作パネル4より、多値化のレベルに応じて設定されている▲1▼高速モード、▲2▼画質優先モード、▲3▼高画質モード等の処理モードを選択することにより行われる。
【0136】
高速モードについては、画素毎に濃度の判定処理を行わない時に選択されることについては既に述べたが、さらに、多値化のレベルと組み合わせても構わない。
例えば、高速モードをさらに、a)最速モード(多値化レベル:2値)、b)通常の高速モード(多値化レベル:4)としても良い。
或いは、プロユースを念頭において、数値を幾つか表示し、その中から選択するようにしても良い。
【0137】
多値化のレベルが選択されると、制御信号が閾値設定手段36に出力され、対応する閾値が量子化処理手段35に設定されると共に、濃度判定レベル及びその範囲(量子化値及び量子化値の範囲)が濃度判定部32に入力され、処理が行われる。
【0138】
濃度判定レベルの範囲は、多値化のレベルが小さい時は、量子化値の間隔が大きいので大きい値に設定され、多値化のレベルが多くなると小さくなるように設定される。
【0139】
このように、ユーザの好みに応じて多値画像を得ることができる。
また、閾値の間隔も等間隔ではなく任意に変えて設定しても構わない。
【0140】
以上では、本発明の第1及び第2の実施の形態をデジタル複写機を例として説明したが、これに限定されるものではなく、通信手段を介してネットワークや公衆回線と接続された複合機、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力装置よりコンピュータに画像を読み込み、処理を施した画像をディスプレイ等の画像表示装置に表示したり、プリンタ等の画像形成装置に出力するコンピュータシステムに適用しても良い。
【0141】
また、本実施の形態では、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、階調再現処理を記録するものとなっている。
この結果、階調再現処理を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【0142】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばROMのようなものそのものがあっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【0143】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、或いは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であっても良い。
このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【0144】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやCD−ROM/MO/MD/DVD等の光ディスクのディスク系、ICカード(メモリカードを含む)/光カードなどのカード系、或いはマスクROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュROM等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【0145】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをタウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【0146】
なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、或いは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【0147】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度値に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにしたので、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、入力濃度値が量子化値近辺でなだらかに変化する時に発生するテクスチャを抑制し、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【0149】
本発明の画像処理装置によれば、使用するノイズとしてブルーノイズを用いるようにしたので、人間の視覚特性上目に付きやすい低周波成分をカットし、比較的目に付き難い高周波成分をノイズとして用いているため、ノイズ添加による粒状感の発生を抑制したまま、テクスチャの発生を防止することが可能となった。
【0150】
本発明の画像処理装置によれば、多値化のレベルが任意に設定可能となっているため、必要な画質と処理時間に応じて最適な多値化のレベルが設定可能となり、トレードオフの関係にある時間と画質のどちらを選択するかが可能となった。
【0151】
本発明の画像処理装置によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、濃度判定手段を設け、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データが所定の濃度範囲内にあると判断された時、入力画像データの濃度値に応じたノイズを加算するようにしたので、多値誤差拡散処理特有のテクスチャが発生し易い部分に集中してノイズを添加することができ、不必要に粒状感を高めることなく、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【0153】
本発明の画像形成装置によれば、多値誤差拡散を用いた画像処理装置において、画質と処理時間のトレードオフの関係を任意に選択することが可能となり、かつ、多値誤差拡散処理の欠点であった量子化値付近でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画質での出力を得ることが可能となった。
【0154】
本発明の画像処理方法によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度値に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにしたので、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、量子化値近辺でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【0156】
本発明のプログラムによれば、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判定,量子化誤差とノイズとの比較結果に基づいて未量子化画素に拡散する誤差の決定及び入力画像データの濃度値に応じてノイズを加算するという画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することができる。また、この画像処理方法を汎用的なものとすることができる。
【0157】
本発明の記録媒体によれば、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用のコンピュータにCD−ROM(Compact Disc−Read Only Memory)等の記録媒体を介して、或いは、ネットワークからのダウンロードによりプログラムを読み込ませて、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することができる。また、DSP(Digital Signal Processor)等で、ソフト処理を行うプリンタやデジタルコピア等に対しても同様に、フラッシュメモリや、書き換え可能な記録媒体にプログラムを読み込ませて、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の画像処理装置が適用されるカラー画像形成装置の概略ブロック図。
【図2】本発明の第1の実施の形態の階調再現処理手段の概略ブロック図。
【図3】本発明の第1の実施の形態の画像処理方法を示すフローチャート。
【図4】本発明の画像処理装置に用いられるブルーノイズマスクの一例を示す図。
【図5】本発明の第2の実施の形態の階調再現処理手段の概略ブロック図。
【図6】本発明の第2の実施の形態の画像処理方法を示すフローチャート
【図7】本発明の画像処理装置に用いられるブルーノイズマスクの一例を示す図。
【図8】図5に示した量子化誤差拡散手段に適用される拡散係数の一例を示す図。
【符号の説明】
1 カラー画像処理装置
2 カラー画像入力装置
3 カラー画像出力装置
4 操作パネル
5 A/D変換部
6 シェーディング補正部
7 入力階調補正部
8 領域分離処理部
9 黒生成/下色除去部
10 色補正部
11 空間フィルタ処理部
12 階調再現処理部
13 濃度判定部
14 加算器
15 量子化処理手段
16 量子化誤差発生手段
17 量子化誤差拡散手段
18 ノイズマスク
19 閾値設定手段
20 ラインメモリ
30 加算器
31 選択手段
32 濃度判定部
33 ノイズテーブル
34 加算器
35 量子化処理手段
36 閾値設定手段
37 量子化誤差拡散手段
38 乗算器
39 拡散係数設定手段
40 誤差メモリ
Claims (6)
- 入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、
前記階調再現処理手段は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、前記量子化処理手段により量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段と、前記量子化誤差発生手段により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理手段で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段と、前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段とを備え、前記量子化誤差拡散手段は、前記濃度判定手段により入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記ノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散することを特徴とする画像処理装置。 - 前記ノイズ格納手段に格納されているノイズは、ブルーノイズであることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 請求項1の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
- 入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法において、
前記画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第1の工程と、該第1の工程において、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第2の工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項4に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
- 入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う際、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程において、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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