JP4222187B2 - Image processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、特には多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。   The present invention relates to an image processing device, an image processing method, and an image processing program, and in particular, an image processing device, an image processing method, and an image processing for quantizing multi-tone image data and converting them into pseudo halftone output image data Regarding the program.

従来、多階調の原画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換する量子化処理の手法として、組織的ディザ法、誤差拡散法等が知られている。この中でも、誤差拡散法は、比較的高い画質を得ることができるため、高画質の用途に用いられることが多く、種々の改良がなされてきた。誤差拡散法での画質的な課題は、ノイズを増幅させずにアルゴリズム特有のテクスチャをいかに低減させるかである。   Conventionally, a systematic dither method, an error diffusion method, or the like is known as a quantization processing method for converting multi-tone original image data into pseudo-halftone output image data. Among them, the error diffusion method can obtain a relatively high image quality, and is therefore often used for high-quality applications, and various improvements have been made. An image quality problem in the error diffusion method is how to reduce the texture peculiar to the algorithm without amplifying the noise.

例えば、複数の誤差拡散マトリクスを利用して均一性を確保しようと試みているものがある（特許文献１参照。）。具体的には、２つのマトリクスを入力値に応じて切り替え、大きいマトリクスをハイライトやシャドー部で使用し、ウォームと呼ばれる模様の発生を防ぎ、小さいマトリクスを中域部で使用し、ノイズを抑えようとするものである。   For example, there is an attempt to secure uniformity using a plurality of error diffusion matrices (see Patent Document 1). Specifically, the two matrices are switched according to the input value, the large matrix is used for highlights and shadows to prevent the occurrence of patterns called worms, and the small matrix is used for mid-ranges to suppress noise. It is about to try.

また、ハイライト及びシャドー領域でより均一な結果を生成するため、出力値に依存するしきい値を用いてしきい値を変更するものもある（特許文献２参照。）。具体的には、２値化出力が白か黒かで、入力に応じたしきい値変更を周囲画素に対して行い、それを繰り返し伝搬し用いるというものである。   In addition, in order to generate a more uniform result in the highlight and shadow areas, there is a technique that changes the threshold using a threshold that depends on the output value (see Patent Document 2). Specifically, whether the binarized output is white or black, the threshold value is changed according to the input to the surrounding pixels, and this is repeatedly propagated and used.

その他にも、誤差拡散マトリクスのサイズ、係数を最適化する方法や、処理順序（走査方向）の変更などが行われてきた。しかし、これらの手法からは一定の効果を得ることはできたが、十分と呼べるような効果を得ることはできなかった。   In addition, a method for optimizing the size and coefficient of the error diffusion matrix, a change in the processing order (scanning direction), and the like have been performed. However, although a certain effect was obtained from these methods, an effect that could be called sufficient could not be obtained.

一方、これらの誤差拡散法やその改良方法、ディザ法などとは異なる量子化処理の手法として、逆相関型のデジタルハーフトーニング法が提案されている（非特許文献１参照。）。この方法は、画素毎にドットの出現情報を表す配列（以下、ドット出現パターンとする）、すなわち、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたもの、を設定し、その情報に基づきハーフトーニングする方法であって、注目画素についてのドット出現パターンの内容決定においては、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現パターンを用い、これらドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値（以下、ヒストグラムとする）を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現パターンを決める方法である。   On the other hand, an inverse correlation type digital halftoning method has been proposed as a method of quantization processing different from these error diffusion methods, improved methods thereof, dither methods, and the like (see Non-Patent Document 1). In this method, dot presence information for each pixel is arranged (hereinafter referred to as a dot appearance pattern), that is, dot presence / absence information is arranged in a number substantially proportional to the number of gradations constituting the target pixel. This is a method of halftoning based on the information, and in determining the content of the dot appearance pattern for the target pixel, the dot appearance pattern already determined for the peripheral pixels of the target pixel is used. For each element number of the elements that make up the pattern, the expected value (hereinafter referred to as a histogram) that dots appear in the surrounding pixels is calculated. Based on this expected value, priority is given to dot presence information for element numbers with a small number of dot appearances. This is a method of determining the dot appearance pattern of the target pixel so that no-dot information is set for element numbers with a large number of dot appearances. .

以下、逆相関型のデジタルハーフトーニング法について、具体的な例を挙げて説明する。なお、以下の説明においては、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととする。
図５に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データ（多階調画像データ）が入力される前に、予め０〜（ｎ−１）の範囲内から無作為にランダム変数ｒ（ｒは整数）を決定する（ステップＴ１）。なお、「ｎ」は画素値ｇ_i,jの最大値である。画素値ｇ_i,jとは、ｉ行ｊ列目の画素における階調値のことであり、ここでは０〜ｎの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からｉ行ｊ列目の画素（注目画素）に関する画素値ｇ_i,jを取得する（ステップＴ２）。 The inverse correlation type digital halftoning method will be described below with a specific example. In the following description, the process is performed by switching the target pixel in the direction from left to right.
As shown in FIG. 5, in the image processing by the inverse-correlation type digital halftoning method, the original image data (multi-tone image data) is input in advance from the range of 0 to (n−1) before the input. A random variable r (r is an integer) is determined at random (step T1). “N” is the maximum value of the pixel values g _{i, j} . The pixel value g _{i, j} is a gradation value in the pixel in the i-th row and j-th column, and is any value in the range of 0 to n here.
When the original image data is input, the pixel value g _{i, j} relating to the pixel (target pixel) in the i-th row and j-th column is acquired from the original image data (step T2).

画素値ｇ_i,jを取得したら、その画素値ｇ_i,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＴ３）。具体的には、始めに画素値ｇ_i,jを下記式（１）に代入してΔを求め、そのΔが図６中左欄のどの範囲に属するかを特定し、特定した範囲に対応するローカルフィルタＰの情報を図６中右欄から特定する。なお、図中、例えば「Δ∈［０，１３／２５５）」は、０≦Δ＜１３／２５５を示している。
Δ＝｜ｇ_i,j−ｎ／２｜／ｎ … （１） When the pixel value g _{i, j} is acquired, the local filter P of the pixel in the i-th row and j-th column is generated based on the pixel value g _{i, j} (step T3). Specifically, first, the pixel value g _{i, j} is substituted into the following formula (1) to obtain Δ, and it is specified which range in the left column in FIG. 6 belongs, and corresponds to the specified range. The information of the local filter P to be specified is specified from the right column in FIG. In the figure, for example, “Δ∈ [0, 13/255)” represents 0 ≦ Δ <13/255.
Δ = | g _{i, j} −n / 2 | / n (1)

例えば、画素値ｇ_i,jが１２０だとしたら、上記式（１）からΔ＝｜１２０−２５５／２｜／２５５＝７．５／２５５が導き出され、このΔ（＝７．５／２５５）が、図６中左欄の最も上の欄に記載されたΔ∈［０，１３／２５５）に属しているのを特定することができる。そしてΔ∈［０，１３／２５５）が記載された特定済みの欄から、その右隣に配置された欄のＲ（Ｋ₁，６，−５）をローカルフィルタＰの情報として特定することができる。 For example, if the pixel value g _{i, j} is 120, Δ = | 120−255 / 2 | /255=7.5/255 is derived from the above equation (1), and this Δ (= 7.5 / 255 ) Belongs to Δ∈ [0, 13/255) described in the uppermost column of the left column in FIG. 6. Then, R (K ₁ , 6, −5) in the column arranged on the right side of the specified column in which Δ∈ [0, 13/255) is described can be specified as information on the local filter P. it can.

次に、特定された情報を便宜的に一般化して「Ｒ（Ｋ，ｌｋ，ε（ｌｋ））」とした場合に、まず「Ｋ」を参照することにより、図７及び図８に示した６つの基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₆の何れかを選択する。次に、「ｌｋ」を参照することにより、基礎フィルタＫ中の×印の画素、即ちｉ行ｊ列目の画素から、上方向、左方向及び右方向に（ｌｋ−１）画素分の広がりを有するｌｋ行×（２ｌｋ−１）列のサイズのフィルタを生成する。そして、「ｌｋ」及び「ε（ｌｋ）」を参照し、生成されたフィルタ中の１列目から（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目までの各画素には基礎フィルタＫの画素値をそのまま割り当て、かつ（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目より先の列の各画素には０を割り当てることにより、ローカルフィルタＰを生成する。 Next, when the specified information is generalized for convenience to be “R (K, lk, ε (lk))”, it is shown in FIG. 7 and FIG. 8 by referring to “K” first. One of the six basic filters K _{1 to} K ₆ is selected. Next, by referring to “lk”, (lk−1) pixels are spread in the upward direction, the left direction, and the right direction from the pixel marked with X in the basic filter K, that is, the pixel in the i-th row and j-th column. Produces a filter of size lk rows × (2lk−1) columns. Then, referring to “lk” and “ε (lk)”, the pixel values of the basic filter K are used as they are for the pixels from the first column to the (lk−ε (lk)) column in the generated filter. The local filter P is generated by allocating and assigning 0 to each pixel in the column earlier than the (lk−ε (lk)) column.

例えば、ローカルフィルタＰの情報がＲ（Ｋ₆，４，−１）で表されるとしたら、以下のような手順でローカルフィルタＰを生成する。すなわち、Ｒ（Ｋ₆，４，−１）において、基礎フィルタＫに対応するのが「Ｋ₆」であるから、図８中の３つの基礎フィルタＫ₄〜Ｋ₆のなかから下段に図示された基礎フィルタＫ₆を基礎フィルタＫとして特定する。そしてＲ（Ｋ₆，４，−１）において、ｌｋに対応するのが「４」であり、ε（ｌｋ）に対応するのが「−１」であるから、まず始めに、図８中下段の基礎フィルタＫ₆中で×印の画素から、上方向、左方向及び右方向に３（＝ｌｋ−１）画素分の広がりを有する４行×７（＝２×４−１）列のサイズのフィルタを生成し、その後、その生成した４行×７列のフィルタにおいて、１列目から５（＝４−（−１））列目までの各画素には基礎フィルタＫ₆の画素値をそのまま割り当て、５列目より先の列の各画素には０を割り当てる。このような手順で生成されたローカルフィルタＰを図９に示す。 For example, if the information of the local filter P is represented by R (K ₆ , 4, −1), the local filter P is generated by the following procedure. That is, in R (K ₆ , 4, −1), “K ₆ ” corresponds to the basic filter K, and is shown in the lower part of the three basic filters K _{4 to} K ₆ in FIG. The basic filter K ₆ is specified as the basic filter K. In R (K ₆ , 4, −1), “4” corresponds to lk and “−1” corresponds to ε (lk). The size of 4 rows × 7 (= 2 × 4-1) columns having a spread of 3 (= lk−1) pixels in the upward direction, the left direction, and the right direction from the pixels marked with X in the basic filter K ₆ Then, in the generated 4 × 7 column filter, the pixel values of the basic filter K ₆ are assigned to the pixels from the first column to the fifth (= 4-(− 1)) column. Allocation is performed as it is, and 0 is allocated to each pixel in the columns after the fifth column. FIG. 9 shows the local filter P generated by such a procedure.

ローカルフィルタＰを生成したら、ｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を算出する（ステップＴ４）。「ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］」というのは、ローカルフィルタＰ中に×印で示される注目画素の周辺の画素の配置位置を（ｘ，ｙ）で表したときに、注目画素周辺の各画素のドット出現パターンＣ_x,y［ｋ］をローカルフィルタＰの（ｘ，ｙ）の位置の値で重み付けし、要素（要素番号）ｋの値毎に加算した合計値（期待値）である。ただし、「ｋ」は０から（ｎ−１）までの任意の整数値であって、ドット出現パターンＣ_x,y［ｋ］の要素（要素番号）ｋと同義である。また、「ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］」というのは、それぞれ０または１の値をとるＣ_i,j［０］〜Ｃ_i,j［ｎ−１］によって構成される数列（ドット出現情報配列）である。このドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］は、要素ｋに０から（ｎ−１）の何れかの値を代入したときに「１」となればｉ行ｊ列目の画素にドットを形成することを示し、「０」となればドットを形成しないことを示す。 When the local filter P is generated, the histogram H _{i, j} [k] of the pixel in the i-th row and j-th column is calculated (step T4). “Histogram H _{i, j} [k]” means that each pixel around the pixel of interest is represented by (x, y) when the arrangement position of the pixel around the pixel of interest indicated by the x mark in the local filter P is represented. This is a total value (expected value) obtained by weighting the dot appearance pattern C _{x, y} [k] of the pixel with the value of the position (x, y) of the local filter P and adding each value of the element (element number) k. . However, “k” is an arbitrary integer value from 0 to (n−1), and is synonymous with the element (element number) k of the dot appearance pattern C _{x, y} [k]. The “dot appearance pattern C _{i, j} [k]” is a sequence (dots) composed of C _{i, j} [0] to C _{i, j} [n−1] each having a value of 0 or 1. Occurrence information array). If this dot appearance pattern C _{i, j} [k] becomes “1” when any value from 0 to (n−1) is substituted for the element k, a dot is formed at the pixel in the i-th row and j-th column. And “0” indicates that no dot is to be formed.

例えば、図９に示すローカルフィルタＰを生成した場合に、ローカルフィルタＰ中の各画素の位置（ｘ，ｙ）、ローカルフィルタＰ中の各画素の画素値ｐ_x,yが図１０（ａ）、（ｂ）のように設定されたとしたら、ｉ行ｊ列目の注目画素（図９，図１０中×印の画素）のヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を、下記の式にしたがって要素（要素番号）ｋの値ごとに算出する。
Ｈ_i,j［０］＝Ｃ_x1,y1［０］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［０］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［０］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［０］×ｐ_x4,y3
Ｈ_i,j［１］＝Ｃ_x1,y1［１］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［１］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［１］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［１］×ｐ_x4,y3
Ｈ_i,j［２］＝Ｃ_x1,y1［２］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［２］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［２］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［２］×ｐ_x4,y3
…
…
Ｈ_i,j［ｎ−１］＝Ｃ_x1,y1［ｎ−１］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［ｎ−１］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［ｎ−１］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［ｎ−１］×ｐ_x4,y3 For example, when the local filter P shown in FIG. 9 is generated, the position (x, y) of each pixel in the local filter P and the pixel value p _{x, y} of each pixel in the local filter P are shown in FIG. , (B), the histogram H _{i, j} [k] of the pixel of interest (pixels marked with x in FIGS. 9 and 10) in the i-th row and j-th column is represented by an element ( Calculated for each value of (element number) k.
H _{i, j} [0] = C _{x1, y1} [0] × p _{x1, y1} + C _{x1, y2} [0] × p _{x1, y2} + C _{x1, y3} [0] × p _{x1, y3} +... + C _{x4, y3} [0] × p _{x4, y3}
H _{i, j} [1] = C _{x1, y1} [1] × p _{x1, y1} + C _{x1, y2} [1] × p _{x1, y2} + C _{x1, y3} [1] × p _{x1, y3} +... + C _{x4, y3} [1] × p _{x4, y3}
H _{i, j} [2] = C _{x1, y1} [2] × p _{x1, y1} + C _{x1, y2} [2] × p _{x1, y2} + C _{x1, y3} [2] × p _{x1, y3} +... + C _{x4, y3} [2] × p _{x4, y3}
...
...
H _{i, j} [n−1] = C _{x1, y1} [n−1] × p _{x1, y1} + C _{x1, y2} [n−1] × p _{x1, y2} + C _{x1, y3} [n−1] × p _{x1 , y3} + ... + C _{x4, y3} [n-1] × p _{x4, y3}

次に、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］の要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＴ５）。 Then, the histogram H _i calculated for each element _{k, j [0] ~H i} , j sorts [n-1] to ascending order of value, the histogram H _i, element number row of _j [k] S [ k] is calculated (step T5).

例えば、ヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］が、Ｈ_i,j［８］＜Ｈ_i,j［３］＜Ｈ_i,j［４］＜Ｈ_i,j［１］＜Ｈ_i,j［５］＜…＜Ｈ_i,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。 For example, histograms H _{i, j} [0] to H _{i, j} [n−1] are expressed as H _{i, j} [8] <H _{i, j} [3] <H _{i, j} [4] <H _{i, j} [1] <H _{i, j} [5] <... <H _{i, j} When rearranged as [n−1], the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5, ..., (n-1)}. In the element number sequence S [k], “8” is the 0th element and “3” is the 1st element.

要素番号列Ｓ［ｋ］を算出したら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔを０に設定し（ステップＴ６）、要素番号列Ｓ［ｋ］の要素ｋ’に、要素番号列Ｓ［ｋ］中、カウンタ値Ｃｏｕｎｔの値に対応する順番の要素Ｓ［Ｃｏｕｎｔ］の値を代入する（ステップＴ７）。すなわち、上記した要素番号列Ｓ［ｋ］（＝｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝）を例にすると、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが０であるから、ｋ’に８（＝Ｓ［０］）を代入する。   After calculating the element number sequence S [k], the counter value Count is set to 0 (step T6), and the element k ′ of the element number sequence S [k] is set to the counter value Count in the element number sequence S [k]. The value of the element S [Count] in the order corresponding to the value is substituted (step T7). That is, taking the element number sequence S [k] (= {8, 3, 4, 1, 5,..., (N−1)}) as an example, the counter value Count is 0. 8 (= S [0]) is substituted.

続いて、カウンタ値Ｃｏｕｎｔと画素値（ｇ_i,j−１）との大小関係を比較する（ステップＴ８）。
比較の結果、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが画素値（ｇ_i,j−１）以下であれば、要素ｋ’に対応するドット出現パターンＣ_i,j［ｋ’］を「１」に設定し（ステップＴ９）、大きければ「０」に設定する（ステップＴ１０）。例えば、画素値ｇ_i,jが３で、かつ要素番号列Ｓ［ｋ］が｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝であれば、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］のうち、まず要素Ｃ_i,j［８］を「１」に設定する。 Subsequently, the magnitude relationship between the counter value Count and the pixel value (g _{i, j} −1) is compared (step T8).
If the counter value Count is equal to or smaller than the pixel value (g _{i, j} −1) as a result of the comparison, the dot appearance pattern C _{i, j} [k ′] corresponding to the element k ′ is set to “1” (step T9). If it is larger, “0” is set (step T10). For example, if the pixel value g _{i, j} is 3 and the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5,... (N−1)}, the dot appearance pattern C _i, Of _j [k], first, element C _{i, j} [8] is set to “1”.

ステップＴ９又はステップＴ１０の処理を終えたら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔに１を加算し（ステップＴ１１）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔ（＝１）と（ｎ−１）との大小関係を比較し（ステップＴ１２）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが（ｎ−１）と同じ値になるまでステップＴ７からステップＴ１１までの処理を繰り返し行うことにより、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ’］を決定する。これにより、以上のようにして要素Ｃ_i,j［８］，Ｃ_i,j［３］，Ｃ_i,j［４］に「１」が設定される。ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］が決定されたら、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］のうち、上記ステップＴ１で決定したランダム変数ｒを要素番号とするＣ_i,j［ｒ］を、ｉ行ｊ列目の画素の出力値ｂ_i,jとして算出する（ステップＴ１３）。なお、出力値ｂ_i,jは上記ステップＴ９又はステップＴ１０の処理からもわかるように「０」又は「１」である。 When the processing of step T9 or step T10 is completed, 1 is added to the counter value Count (step T11), the magnitude relationship between the counter values Count (= 1) and (n−1) is compared (step T12), and the counter The dot appearance pattern C _{i, j} [k ′] is determined by repeatedly performing the processing from step T7 to step T11 until the value Count becomes the same value as (n−1). Accordingly, “1” is set in the elements C _{i, j} [8], C _{i, j} [3], and C _{i, j} [4] as described above. When the dot appearance pattern C _{i, j} [k] is determined, among the dot appearance patterns C _{i, j} [k], C _{i, j} [r] whose element number is the random variable r determined in step T1 is used. , The output value b _{i, j} of the pixel in the i-th row and j-th column is calculated (step T13). The output value b _{i, j} is “0” or “1” as can be seen from the processing in step T9 or step T10.

出力値ｂ_i,jを算出したら、入力された原画像データの全ての画素について出力値ｂを算出したか否かを判断し（ステップＴ１４）、全ての画素の出力値ｂを未だ算出していないと判定したら、未処理の各画素について上記ステップＴ２からステップＴ１３までの処理を繰り返し行う。全ての画素の出力値ｂ、つまり疑似中間調の出力用画像データを算出したと判定したら処理を終了する。 When the output values b _{i, j} are calculated, it is determined whether or not the output values b have been calculated for all the pixels of the input original image data (step T14), and the output values b of all the pixels have not been calculated yet. If it is determined that there is no pixel, the processes from step T2 to step T13 are repeated for each unprocessed pixel. If it is determined that the output value b of all the pixels, that is, the pseudo-halftone output image data has been calculated, the process ends.

以上の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理によれば、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇ_i,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。そのため、逆相関型のデジタルハーフトーニング法は、誤差拡散法に見られる特有のテクスチャが少ないという特徴を有している。
なお、画像端部に関するドット出現パターンＣ_i,j[ｋ]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ｃ_i,j[ｋ]= １ ( ｒＢＲ < ｎΔ のとき)、 ０ ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| ｇ_i,j − ｎ／２ |／ｎであり、「ｇ_i,j」は注目画素の画素値である。また、「ｒＢＲ」は｛０，１，．．．(ｉｎｔ)(ｎ／２）｝に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
特開平４−３２８９５７号公報 特開平８−１０７５００号公報 ドミトリ・Ａ・グゼフ（Dmitri A. Gusev）、"Anti-Correlation Digital Halftoning"、［online］、平成１０年８月、インディアナ大学、［平成１５年、７月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬhttp://www.cs.indiana.edu/cgi-bin/techreports/TRNNN.cgi?trnum=TR513＞ According to the image processing by the above-described inverse correlation type digital halftoning method, when attention is paid to one pixel, the appearance frequency of a dot is proportional to the pixel value g _{i, j} of the pixel, and a plurality of adjacent pixels are detected. When attention is paid, the appearance of dots at each pixel substantially maximizes the inverse correlation with surrounding pixels, which improves the dispersibility of dots formed on the recording medium during image recording. To do. Therefore, the inverse correlation type digital halftoning method has a characteristic that there are few peculiar textures found in the error diffusion method.
It should be noted that the dot appearance pattern C _{i, j} [k] related to the image edge portion needs the dot appearance pattern related to the peripheral pixels outside the image area. For this reason, random variables are used for the peripheral pixels outside the image area. The dot appearance pattern is determined using, for example. Specifically, for example, the definition is as follows.
C _{i, j} [k] = 1 (when rBR <nΔ), 0 (otherwise)
Here, Δ = | g _{i, j} −n / 2 | / n, and “g _{i, j} ” is the pixel value of the target pixel. “RBR” is {0, 1,. . . It is a random integer included in (int) (n / 2)} and a different value every time.
JP-A-4-328957 JP-A-8-107500 Dmitri A. Gusev, “Anti-Correlation Digital Halftoning”, [online], August 1998, Indiana University, [searched July 1, 2003], Internet <URL http: / /www.cs.indiana.edu/cgi-bin/techreports/TRNNN.cgi?trnum=TR513>

ところで、逆相関型のデジタルハーフトーニング法をカラー画像や、濃度の異なるレベル毎に分解された濃淡画像に対して適用した場合に、１つの画素において、異なるドットを同時に発生させないようにすることは考えられていた。これにより、非記録ドットや重なるドットの出現を極力抑え、異なるドット間の分散性を良くすることができた。   By the way, when the inverse-correlation type digital halftoning method is applied to a color image or a grayscale image decomposed at different levels of density, it is not possible to simultaneously generate different dots in one pixel. It was thought. As a result, it was possible to suppress the appearance of non-recording dots and overlapping dots as much as possible and to improve the dispersibility between different dots.

しかしながら、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が１００％を超えない場合における非記録と低占有率ドット間の分散や、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が１００％を超える場合における重なる記録ドットと低占有率ドット間の分散が悪いと目立ちやすくなるが、従来、それらの関係は考慮していないため、固定な順序で異なるドットを重ならないようにするのみで、占有率の低いドットが存在する場合にドットの分散性が悪くなることがあった。   However, the dispersion between non-printing and low occupancy dots when the sum of the occupation ratios per different dot unit area does not exceed 100%, or the overlap when the sum of the occupation ratios per different dot unit area exceeds 100%. Low dispersion between recording dots and low occupancy dots tends to stand out. Conventionally, these relationships have not been taken into account, so dots that have low occupancy can be obtained simply by preventing different dots from overlapping in a fixed order. In some cases, the dispersibility of dots deteriorates.

以下、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はＣＭ画像とする。また、入力画像は２つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、１画素に関し、ハーフトーニング後、白（非記録）、Ｃ（シアンドット記録）、Ｍ（マゼンダドット記録）及びＣドットとＭドットが重なる場合に生じるＢ（ブルードット記録）のいずれかを出力する。 Hereinafter, a specific example will be described.
Here, the input image is a CM image. Also, it is assumed that the input image is quantized to two levels. That is, for one pixel, after halftoning, one of white (non-recording), C (cyan dot recording), M (magenta dot recording), and B (blue dot recording) that occurs when C dots and M dots overlap. Output.

まず、占有率の異なるドットの占有率の和が１００％を越えない場合について説明する。
例として、図１１の（ａ）に示すような注目画素ｇ₁、ｇ₂において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は８０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は１０％、出力する際に使われる要素番号は０とする。ハーフトーニングをする際に、Ｍドットの配置を決めた後、ＣドットがＭドットと重ならないように配置を行うと設定する。
ｇ₁の出力が０の場合、ｇ₁の要素番号０番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図１１の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）に非記録が占有率１０％、その隣にＣドットが占有率８０％、さらにその隣にＭドットが占有率１０％で配置される。 First, a case where the sum of the occupancy rates of dots having different occupancy rates does not exceed 100% will be described.
As an example, in the target pixels g ₁ and g ₂ as shown in FIG. 11A, different dots are displayed as C and M, the occupation ratio per unit area of C dots is 80%, and the unit area of M dots The hit occupancy is 10%, and the element number used for output is 0. When halftoning is performed, after the arrangement of the M dots is determined, the arrangement is made so that the C dots are not overlapped with the M dots.
When the output of g ₁ is 0, the element number 0 of g ₁ is not recorded, and the entire arrangement of the element number sequence can be assumed as shown in FIG. That is, non-recording is arranged on the element number 0 side (left side) with an occupation rate of 10%, an adjacent C dot with an occupation rate of 80%, and an adjacent M dot with an occupation rate of 10%.

次に、ｇ₂の配置を決める際に、前記したようにＭドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Ｍドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ₁の非記録の要素番号にＭドットを入れる可能性が高いため、図１１の（ｃ）のような配置となる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率１０％、その隣に非記録が占有率１０％、さらにその隣にＣドット占有率が８０％で配置される。そうすることにより、ｇ₂の出力はＭとなる。 Next, when determining the arrangement of g ₂ , the order is determined so that M dots are arranged first as described above. Then, when M dots are arranged, there is a high possibility that M dots will be put in the non-recording element number of g ₁ by the inverse-correlation type digital halftoning method. Therefore, the arrangement as shown in FIG. It becomes. That is, the M dot is arranged at the element number 0 side (left side) with an occupation rate of 10%, the non-recording is arranged at an occupation rate of 10% next to it, and the C dot occupation rate is arranged at 80% next to it. By doing so, the output of g ₂ becomes M.

しかしながら、Ｃドットの単位面積当たりの占有率が８０％と高く、Ｍドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｍドットと非記録は両方とも出なくなる。そして、次にＭドットと非記録が出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図１１の（ｄ）に示すように、Ｃの背景の上で、Ｍドットと非記録が縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。   However, since the occupation rate per unit area of C dots is as high as 80% and the probability of non-recording with M dots is low, both M dots and non-recording do not appear for a while after that. Then, when M dots and non-recording are output next, the same processing is performed, and there is a high possibility that they will be output next to each other either vertically or horizontally. When viewed on the screen, as shown in FIG. 11D, on the background of C, M dots and non-recording appear continuously in either the vertical or horizontal direction, and the dispersibility of the dots. Becomes worse.

次に、占有率の異なるドットの占有率の和が１００％を越える場合について説明する。
例として、図１２の（ａ）に示すような注目画素ｇ₁、ｇ₂において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は１０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は９５％、出力する際に使われる要素番号は０とする。ハーフトーニングをする際に、Ｍドットの配置を決めた後、ＣドットがＭドットの重ならないように配置を行うと設定する。
ｇ₁の出力がＢ（ブルードット記録）、すなわちＣとＭが重なる場合、ｇ₁の要素番号０番はＢということになり、要素番号列の全体配置を図１２の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率９５％、その隣の空いている部分にＣドットが占有率５％分だけ入り、さらＣドットの残り占有率５％分は要素番号０番側（左側）にＭドットと重ねて配置され、結果として要素番号０番側（左側）の占有率５％はＣとＭが重なったＢドットとなる。 Next, a case where the sum of the occupancy rates of dots having different occupancy rates exceeds 100% will be described.
As an example, in the target pixels g ₁ and g ₂ as shown in FIG. 12A, different dots are displayed as C and M, the occupation rate per unit area of C dots is 10%, and the unit area of M dots Assume that the occupancy ratio is 95%, and the element number used for output is 0. When halftoning is performed, after the arrangement of the M dots is determined, the arrangement is made such that the C dots are arranged so as not to overlap the M dots.
When the output of g ₁ is B (blue dot recording), that is, when C and M overlap, the element number 0 of g ₁ is B, and the entire arrangement of the element number string is as shown in FIG. I can assume. That is, the element number 0 side (left side) has an M dot occupancy rate of 95%, an adjacent vacant part has a C dot amount of 5% occupancy, and the remaining C dot occupancy rate is 5%. It is arranged to overlap with M dots on the number 0 side (left side), and as a result, the occupancy 5% on the element number 0 side (left side) becomes B dots with C and M overlapping.

次に、ｇ₂の配置を決める際に、前記したようにＭドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Ｍドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ₁において既にドットが重なっているＢの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図１２の（ｃ）のような配置となる。すなわち、ｇ₁にＢドットの入った要素番号０番側の占有率５％分を避けた占有率９５％分にＭドットが配置され、ＣドットはＭドットをなるべく避けて配置されることから要素番号０番側の占有率１０％分に配置されることになり、その結果、ＭドットとＣドットが重なる占有率５％分はＢドットとなる。そうすることにより、ｇ₂の出力はＣとなる。 Next, when determining the arrangement of g ₂ , the order is determined so that M dots are arranged first as described above. Then, when arranging M dots, there is a high possibility that an element number containing B in which dots already overlap in g ₁ will be avoided by using an inverse correlation type digital halftoning method. The arrangement is as shown in c). That is, the M dots are arranged for the occupation rate of 95% avoiding the occupation rate of 5% on the element number 0 side where B dots are included in g ₁ , and the C dots are arranged avoiding the M dots as much as possible. The element number 0 side occupancy is 10%, and as a result, the 5% occupancy where M dots and C dots overlap is B dots. By doing so, the output of g ₂ becomes C.

しかしながら、Ｍドットの単位面積当たりの占有率が９５％と高く、ＣドットとＢドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、ＣドットとＢドットは両方とも出なくなる。そして、次にＣドットとＢドットが出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図１２の（ｄ）に示すように、Ｍの背景の上で、ＣドットとＢドットが縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。   However, since the occupation rate per unit area of M dots is as high as 95% and the probability that C dots and B dots appear is low, both C dots and B dots do not appear for a while after that. The next time C dots and B dots appear, the same processing is performed, and there is a high possibility that they will be output side by side either vertically or horizontally. When viewed on the screen, as shown in FIG. 12 (d), C dots and B dots appear continuously either vertically or horizontally on the background of M, and the dispersibility of the dots. Becomes worse.

そこで、本発明の課題は、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いたハーフトーニング処理を行う際に、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。   Accordingly, an object of the present invention is to obtain good dot dispersibility regardless of the occupancy per unit area between dots when performing halftoning using an inversely correlated digital halftoning method. An object is to provide an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program.

請求項１に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出するものであり、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴としている。 The invention described in claim 1
An image processing apparatus having an arithmetic processing unit for quantizing multi-gradation image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
The arithmetic processing unit includes:
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, it calculates output image data for all pixels,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, control is performed so that the dots having a high occupation rate per unit area are arranged in the dot appearance information array.

請求項２に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴としている。 The invention described in claim 2
An image processing method for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, dots having a high occupation rate per unit area are arranged in the dot appearance information array.

請求項３に記載の発明は、
画像処理プログラムであって、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させることを特徴としている。 The invention according to claim 3
An image processing program,
To a computer for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, a function for arranging dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array is realized.

請求項１，２，３に記載の発明によれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。   According to the first, second, and third aspects of the present invention, the multi-tone image data is quantized and converted into pseudo-halftone output image data. When two or more types of dots having different occupancy rates exist and the sum of the occupancy rates does not exceed 100%, dots having a high occupancy rate per unit area are arranged in the dot appearance information array. After that, dots with low occupancy per unit area are arranged in the dot appearance information array, and there are two or more types of dots with different occupancy per unit area in multi-tone image data, and dot occupancy When the sum of the rates exceeds 100%, after arranging the dots having a low occupation rate per unit area in the dot appearance information array, the dots appearing in the dot appearance information array having a high occupation rate per unit area are arranged. Arrangement To do, regardless of the occupation rate per unit area of the dots, it is possible to obtain a good dot dispersion property, as a result, it is possible to perform good image formation.

以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理のプログラムについて、図面を参照しながら説明する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されない。   Hereinafter, an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program according to embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the scope of the invention is not limited to the illustrated examples.

まず、本実施の形態に係る画像処理装置１の構成について説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置１は、入力される多階調画像（原画像）データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部２を備えている。なお、この画像処理装置１は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを、各画素値が８ｂｉｔのグレースケールを持つＣＭ画像に関するデータとして説明する。また、本実施の形態では、前記８ｂｉｔ（２５６階調）の多階調画像データを、１画素に関し、白（非記録）、シアン（シアンドット記録）、マゼンダ（マゼンダドット記録）の３つのレベル（値）に量子化するようになっている。 First, the configuration of the image processing apparatus 1 according to the present embodiment will be described.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus 1 according to the present embodiment. As shown in this figure, the image processing apparatus 1 includes an arithmetic processing unit 2 for quantizing input multi-gradation image (original image) data, converting it into pseudo-halftone output image data, and outputting it. I have. The image processing apparatus 1 can be mounted on a known output device such as an ink jet printer. In the present embodiment, the multi-tone image data is described as data relating to a CM image having a gray scale in which each pixel value is 8 bits. In this embodiment, the 8-bit (256 gradations) multi-gradation image data is divided into three levels for one pixel: white (non-recording), cyan (cyan dot recording), and magenta (magenta dot recording). Quantize to (value).

演算処理部（コンピュータ）２は、互いに接続されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５を備えている。
ＲＯＭ３には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を演算処理部２に実行させるためのものである。
ＲＡＭ４には、ＣＰＵ５による作業領域が備えられている。
ＣＰＵ５は、ＲＯＭ３に格納されている画像処理プログラムをＲＡＭ４内の作業領域に展開し、多階調画像データから出力用画像を生成するようになっている。 The arithmetic processing unit (computer) 2 includes a ROM (Read Only Memory) 3, a RAM (Random Access Memory) 4, and a CPU (Central Processing Unit) 5 connected to each other.
The ROM 3 stores an image processing program according to the present invention. This image processing program is for causing the arithmetic processing unit 2 to perform an inverse correlation type digital halftoning process for multi-tone image data.
The RAM 4 is provided with a work area for the CPU 5.
The CPU 5 expands the image processing program stored in the ROM 3 in the work area in the RAM 4 and generates an output image from the multi-tone image data.

次に、本発明に係る画像処理方法について、図２を参照しながら説明する。なお、以下においては、画像処理装置１は、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととするが、所定数の画素からなる行を切り換えた後の処理方向については、再び左から右に向かう方向としても良いし、反転させて右から左に向かう方向としても良いし、左右方向の何れかをランダムに選択することとしても良い。好ましくは、画像処理装置１は、全体として蛇行するような順序で処理を行うべく、１行毎または複数行毎に処理方向を反転させるようになっている。   Next, an image processing method according to the present invention will be described with reference to FIG. In the following description, the image processing apparatus 1 performs processing by switching the target pixel in the direction from left to right. However, the processing direction after switching a row including a predetermined number of pixels is again performed. The direction may be the direction from left to right, the direction may be reversed and the direction may be from right to left, or one of the left and right directions may be selected at random. Preferably, the image processing apparatus 1 is configured to reverse the processing direction for each row or for each of a plurality of rows so as to perform the processing in the order of meandering as a whole.

図２は、画像処理装置１の演算処理部２が前記画像処理プログラムに基づいて、シアン及びマゼンダのうち、いずれか１色の出力用画像データ（第１色の出力用画像データ）を生成するために実行する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。
この図に示すように、演算処理部２は、従来のステップＴ１と同様に、多階調画像データが入力される前に、予めランダム変数ｒを決定する（ステップＳ１）。
多階調画像データが入力されたら、演算処理部２は多階調画像データ中からｉ行ｊ列目の画素（注目画素）に関する画素値ｇ_i,jを取得し（ステップＳ２）、従来のステップＴ３と同様に、この画素値ｇ_i,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＳ３）。
ローカルフィルタＰを生成したら、演算処理部２は、従来のステップＴ４と同様にｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を算出する（ステップＳ４）。 In FIG. 2, the arithmetic processing unit 2 of the image processing apparatus 1 generates image data for output of any one of cyan and magenta (output image data of the first color) based on the image processing program. 6 is a flowchart showing the inverse correlation type digital halftoning process executed for the purpose over time.
As shown in this figure, the arithmetic processing unit 2 determines a random variable r in advance before multi-tone image data is input, similarly to the conventional step T1 (step S1).
When the multi-gradation image data is input, the arithmetic processing unit 2 acquires a pixel value g _{i, j} regarding the pixel (target pixel) in the i-th row and j-th column from the multi-gradation image data (step S2). Similarly to step T3, a local filter P of the pixel in the i-th row and j-th column is generated based on this pixel value g _{i, j} (step S3).
After generating the local filter P, the arithmetic processing unit 2 calculates a histogram H _{i, j} [k] of the pixel in the i-th row and j-th column as in the conventional step T4 (step S4).

次に、演算処理部２は、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］の大小順を示す要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＳ５）。 Next, the arithmetic processing unit 2 rearranges the histograms H _{i, j} [0] to H _{i, j} [n−1] calculated for each element k in ascending order of values, and the histogram H _{i, j} [k]. The element number string S [k] indicating the order of the size of the number is calculated (step S5).

例えば、ヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］が、Ｈ_i,j［８］＜Ｈ_i,j［３］＜Ｈ_i,j［４］＜Ｈ_i,j［１］＜Ｈ_i,j［５］＜…＜Ｈ_i,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。 For example, histograms H _{i, j} [0] to H _{i, j} [n−1] are expressed as H _{i, j} [8] <H _{i, j} [3] <H _{i, j} [4] <H _{i, j} [1] <H _{i, j} [5] <... <H _{i, j} When rearranged as [n−1], the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5, ..., (n-1)}. In the element number sequence S [k], “8” is the 0th element and “3” is the 1st element.

Ｓ５の後、演算処理部２は、従来のステップＴ６〜Ｔ１４と同様に、ドット出現パターン（ドット出現情報配列）Ｃ_i,j［ｋ］を決定し、全ての画素についての出力値ｂ、つまり出力用画像データを算出する（ステップＳ６〜Ｓ１４）。これにより、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇ_i,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。 After S5, the arithmetic processing unit 2 determines the dot appearance pattern (dot appearance information array) C _{i, j} [k], similarly to the conventional steps T6 to T14, and outputs the value b for all the pixels, that is, Output image data is calculated (steps S6 to S14). Thereby, when attention is paid to one pixel, the appearance frequency of dots is proportional to the pixel value g _{i, j} of the pixel, and when attention is paid to a plurality of adjacent pixels, how dots appear at each pixel. Substantially maximizes the inverse correlation with surrounding pixels, so that the dispersibility of dots formed on the recording medium during image recording is improved.

第１色の出力用画像データを算出したと判定したら、演算処理部２は、同様にして、もう１つの色の出力用画像データ（第２色の出力用画像データ）を生成するための逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行う。   If it is determined that the output image data of the first color has been calculated, the arithmetic processing unit 2 similarly performs reverse processing for generating output image data of the other color (second color output image data). Performs correlation type digital halftoning.

以下、前記ドット出現パターンに２つの色のドットを配置する際の方法について、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はＣＭ画像とする。また、入力画像は２つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、１画素に関し、ハーフトーニング後、白（非記録）、Ｃ（シアンドット記録）、Ｍ（マゼンダドット記録）及びＣドットとＭドットが重なる場合に生じるＢ（ブルードット記録）のいずれかを出力する。 Hereinafter, a method for arranging two color dots in the dot appearance pattern will be described with a specific example.
Here, the input image is a CM image. Also, it is assumed that the input image is quantized to two levels. That is, for one pixel, after halftoning, one of white (non-recording), C (cyan dot recording), M (magenta dot recording), and B (blue dot recording) that occurs when C dots and M dots overlap. Output.

まず、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合に、単位面積当たりの占有率の高いドット（高占有率ドット）のドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドット（低占有率ドット）のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。   First, when the inverse-correlation type digital halftoning method is used, there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area in the input gradation signal (multi-gradation image data), and the dots If the sum of the occupancy ratios does not exceed 100%, after placing dots with a high occupancy ratio per unit area (high occupancy dots) in the dot appearance information array (dot appearance pattern), A description will be given of a case where dots having a low occupation rate (low occupation rate dots) are arranged in the dot appearance information array.

例として、図３の（ａ）に示すような注目画素ｇ₁、ｇ₂において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は８０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は１０％、出力する際に使われる要素番号は０とする。
ｇ₁の出力が０の場合、ｇ₁の要素番号０番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図３の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）に非記録が占有率１０％、その隣にＣドットが占有率８０％、さらにその隣にＭドットが占有率１０％で配置される。 As an example, in the target pixels g ₁ and g ₂ as shown in FIG. 3A, different dots are displayed as C and M, the occupation ratio per unit area of C dots is 80%, and the unit area of M dots The hit occupancy is 10%, and the element number used for output is 0.
When the output of g ₁ is 0, the element number 0 of g ₁ is not recorded, and the entire arrangement of the element number string can be assumed as shown in FIG. That is, non-recording is arranged on the element number 0 side (left side) with an occupation rate of 10%, an adjacent C dot with an occupation rate of 80%, and an adjacent M dot with an occupation rate of 10%.

次に、ｇ₂の配置を決める際に、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Ｃドットの占有率が高いため、Ｃドットの配置を先に行うことになる。すると、Ｃドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ₁の非記録の要素番号にＣドットを入れる可能性が高いため、図３の（ｃ）のような配置となる。すなわち、Ｃドットは占有率８０％のうちの占有率１０％分がｇ₁で非記録となっている要素番号０番側（左側）の占有率１０％に配置され、残り占有率７０％のうちの占有率１０％分はなるべくｇ₁でＣドットの入った要素番号を避けて配置されることからｇ₁でＭドットが配置された要素番号の大きな右側の占有率１０％に配置され、さらに残った占有率６０％分はｇ₁でＣドットの入った要素番号に配置される。そして、空いている部分（ｇ₁でＣドットの入った占有率２０％分）のうちの占有率１０％分にＭドットが配置され、残りの占有率１０％分が非記録となる。そうすることにより、ｇ₂の出力はＣとなる。 Next, when determining the arrangement of g ₂ , the occupation ratios per unit area of C dots and M dots are compared. In this example, since the occupancy rate of C dots is high, C dots are arranged first. Then, when C dots are arranged, there is a high possibility that C dots are put in the non-recording element number of g ₁ by the inverse correlation type digital halftoning method. It becomes. In other words, C dots are arranged at an element ratio of 10% on the element number 0 side (left side) where the occupation ratio of 10% of the occupation ratio of 80% is not recorded in g ₁ and the remaining occupation ratio is 70%. occupancy rate of 10% of the out are arranged in g ₁ large right occupation rate of 10% of the M dots arranged element number from being arranged so as to avoid a containing element number of C dots as possible in g _1, Further, the remaining 60% occupancy is arranged at an element number containing C dots at g ₁ . Then, it is disposed M dot occupancy rate of 10% of the of the vacant portion (g ₁ occupies 20% fraction containing the C dots), the remaining share of 10% content is not recorded. By doing so, the output of g ₂ becomes C.

ここで、Ｃドットの単位面積当たりの占有率が８０％と高く、Ｍドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｃドットだけが出ることになる。そして、しばらくＣドットだけが出た後、Ｍドットが出て、またしばらくの間Ｃドットだけが出た後、非記録が出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図３の（ｄ）に示すように、Ｃの背景の上で、Ｍドットと非記録が分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合に、非記録と低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。 Here, since the occupation rate per unit area of C dots is as high as 80% and the probability of non-recording with M dots is low, only C dots appear for a while after that. Then, there is a high possibility that the pattern is such that after only C dots appear for a while, M dots appear, and after only C dots appear for a while, non-recording occurs. When viewed on the screen, as shown in FIG. 3D, M dots and non-recording appear in a distributed manner on the C background.
That is, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal, and the sum of the dot occupation ratios is 100. If the percentage does not exceed%, non-recording and continuous occurrence of low occupancy dots can be prevented.

次に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合に、単位面積当たりの占有率の低いドット（低占有率ドット）のドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドット（高占有率ドット）のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。   Next, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal (multi-gradation image data), and When the sum of dot occupancy exceeds 100%, after placing dots with low occupancy per unit area (low occupancy dots) in the dot appearance information array (dot appearance pattern) A description will be given of a case where dots having a high occupation ratio (high occupation ratio dots) are arranged in the dot appearance information array.

例として、図４の（ａ）に示すような注目画素ｇ₁、ｇ₂において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は１０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は９５％、出力する際に使われる要素番号は０とする。
ｇ₁の出力はＢ（ブルードット記録）、すなわちＣとＭが重なる場合、ｇ₁の要素番号０番はＢということになり、要素番号列の全体配置を図４の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率９５％、その隣の空いている部分にＣドットが占有率５％分だけ入り、さらＣドットの残り占有率５％分は要素番号０番側（左側）にＭドットと重ねて配置され、結果として要素番号０番側（左側）の占有率５％はＣとＭが重なったＢドットとなる。 As an example, in the target pixels g ₁ and g ₂ as shown in FIG. 4A, different dots are displayed as C and M, the occupation rate per unit area of C dots is 10%, and the unit area of M dots Assume that the occupancy ratio is 95%, and the element number used for output is 0.
The output of g ₁ is B (blue dot recording), that is, when C and M overlap, the element number 0 of g ₁ is B, and the entire arrangement of the element number string is as shown in FIG. I can assume. That is, the element number 0 side (left side) has an M dot occupancy rate of 95%, an adjacent vacant part has a C dot amount of 5% occupancy, and the remaining C dot occupancy rate is 5%. It is arranged to overlap with M dots on the number 0 side (left side), and as a result, the occupancy 5% on the element number 0 side (left side) becomes B dots with C and M overlapping.

次に、ｇ₂の配置を決める際に、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Ｃドットの占有率が低いため、Ｃドットの配置を先に行うことになる。すると、Ｃドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ₁において既にドットが重なっているＢの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図４の（ｃ）のような配置となる。すなわち、ｇ₁にＢドットの入った要素番号０番側の占有率５％分を避けた隣の占有率１０％分にＣドットが配置され、ＭドットはＣドットをなるべく避けて配置されることから要素番号０番側の占有率５％と、要素番号の大きな右側の占有率９０％に配置されることになり、その結果、ＭドットとＣドットが重なる占有率５％分はＢドットとなる。そうすることにより、ｇ₂の出力はＭとなる。 Next, when determining the arrangement of g ₂ , the occupation ratios per unit area of C dots and M dots are compared. In this example, since the occupancy rate of C dots is low, the C dots are arranged first. Then, when arranging C dots, there is a high possibility that an element number containing B that already overlaps dots in g ₁ will be avoided by using an inverse correlation type digital halftoning method. The arrangement is as shown in c). That is, the C dots are arranged in g ₁ occupancy rate of 10% of the next avoiding the element number 0 side occupancy rate of 5% of the containing the B dots, the M dots are arranged as much as possible avoid the C dots Therefore, the element number 0 side occupancy rate is 5% and the element number right side occupancy ratio 90% is arranged, and as a result, the M dot and C dot overlap ratio 5% occupy 5%. It becomes. By doing so, the output of g ₂ becomes M.

ここで、Ｍドットの単位面積当たりの占有率が９５％と高く、ＣドットとＢドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｍドットだけ出ることになる。そして、しばらくＭドットだけが出た後、Ｃドットが出て、またしばらくの間Ｍドットだけが出た後、Ｂドットが出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図４の（ｄ）に示すように、Ｍの背景の上で、ＢドットとＣドットが分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合に、重なるドットと低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。 Here, since the occupation rate per unit area of M dots is as high as 95% and the probability that C dots and B dots appear is low, only M dots appear for a while after that. Then, there is a high possibility that after only M dots appear for a while, C dots appear, and after only M dots appear for a while, B dots appear. When viewed on the screen, B dots and C dots appear in a distributed manner on the background of M, as shown in FIG.
That is, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal, and the sum of the dot occupation ratios is 100. When the percentage exceeds 50%, continuous generation of overlapping dots and low occupancy dots can be prevented.

なお、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率が一致する２種類以上のドットが存在する場合には、これらのドットのドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置の順番は、適宜の方法で決定すれば良い。
例えば、異なるドットをＣとＭで表示し、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ４０％である場合や、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ６０％である場合が挙げられる。このような場合には、乱数を用いてランダムに決定する方法や、予め配置パターンを用意しておき、そのパターンを順に当てはめていく方法等の適宜の方法で配置の順番を決定すれば良い。
このようにすることにより、処理の多様性に対応することができる。 When the inverse correlation type digital halftoning method is used, there are two or more types of dots having the same occupation ratio per unit area in the input gradation signal (multi-gradation image data). The order of arrangement of these dots in the dot appearance information array (dot appearance pattern) may be determined by an appropriate method.
For example, different dots are displayed in C and M, and the occupation ratio per unit area of C dots and M dots is 40%, respectively, or the occupation ratio per unit area of C dots and M dots is 60%. There are some cases. In such a case, the arrangement order may be determined by an appropriate method such as a method of determining randomly using a random number or a method of preparing an arrangement pattern in advance and applying the pattern in order.
By doing so, it is possible to deal with the diversity of processing.

以上のように、本実施の形態の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。   As described above, according to the image processing apparatus, the image processing method, and the image processing program of the present embodiment, the multi-tone image data is quantized and converted into pseudo-halftone output image data. In gradation image data, if there are two or more types of dots with different occupancy rates per unit area and the sum of the dot occupancy rates does not exceed 100%, dots with high occupancy rates per unit area After placement in the dot appearance information array, dots having a low occupation rate per unit area are placed in the dot appearance information array, and two or more types having different occupation rates per unit area in multi-tone image data Dots and the sum of the dot occupancy ratios exceeds 100%, after placing dots with low occupancy ratios per unit area in the dot appearance information array, Since dots with high occupancy are arranged in the dot appearance information array, good dot dispersibility can be obtained regardless of the occupancy per unit area between dots, and as a result, good image formation is performed. be able to.

なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、本実施の形態では、本発明を異なる色のドットに適用したが、これに限らず、処理の多様性に対応させて、例えば同色の濃淡ドットに適用しても良い。
また、本実施の形態では、入力画像はＣＭのみのカラー画像であるが、これに限るものではなく、画像の多様性に対応させて、階調、解像度、モノクロ画像かカラー画像か、カラー画像の色数等適宜の画像を用いることができる。
さらに、出力画像についても、本実施の形態では、ドットの種類としてはＣＭの２種類であるが、これに限らず、インクの多様性に対応させて、ドットの種類が３種類以上の種々の出力値を有する出力画像にする場合にも適用可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various improvements and design changes may be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the present embodiment, the present invention is applied to dots of different colors. However, the present invention is not limited to this, and may be applied to, for example, dark and light dots of the same color in accordance with the variety of processing.
In the present embodiment, the input image is a color image of only a CM. However, the present invention is not limited to this, and a gradation, resolution, monochrome image or color image, or color image corresponding to the variety of images. An appropriate image such as the number of colors can be used.
Further, in the present embodiment, the output image has two types of dots, CM, but is not limited to this, and is not limited to this, and there are various types of dots having three or more types of dots corresponding to the variety of inks. The present invention can also be applied to an output image having an output value.

本発明に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to the present invention. 画像処理装置の演算処理部が実行する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。5 is a flowchart showing the inverse correlation type digital halftoning process executed by the arithmetic processing unit of the image processing apparatus over time. 本発明において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越えない場合のドット配置方法を説明するための図面である。In the present invention, it is a diagram for explaining a dot arrangement method when the sum of the occupation ratio per unit area of dots does not exceed 100%. 本発明において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越える場合のドット配置方法を説明するための図面である。In the present invention, it is a diagram for explaining a dot arrangement method when the sum of the occupancy ratio per unit area of dots exceeds 100%. 従来の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理を経時的に示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the image processing by the conventional inverse correlation type | mold digital halftoning method in time. 画素値に基づく値ΔとローカルフィルタＰの情報とを対応づけた表である。It is the table | surface which matched value (DELTA) based on a pixel value, and the information of the local filter P. FIG. 基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₃を示す図面である。It illustrates a basic filter K ₁ ~K _3. 基礎フィルタＫ₄〜Ｋ₆を示す図面である。It illustrates a basic filter K ₄ ~K _6. ローカルフィルタＰ（＝Ｒ（Ｋ₆，４，−１））を示す図面である。Local filter _{P (= R (K 6,} 4, -1)) is a drawing showing a. ヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］の生成を説明するための図面である。It is drawing for demonstrating the production | generation of histogram Hi, j [k]. 従来において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越えない場合のドット配置方法を説明するための図面である。FIG. 5 is a diagram for explaining a dot arrangement method when the sum of the occupancy rates per unit area of dots does not exceed 100% in the related art. 従来において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越える場合のドット配置方法を説明するための図面である。FIG. 5 is a diagram for explaining a dot arrangement method when the sum of occupancy rates per unit area of dots exceeds 100% in the related art.

符号の説明Explanation of symbols

１ 画像処理装置
２ 演算処理部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image processing apparatus 2 Operation processing part

Claims (3)

多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出するものであり、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus having an arithmetic processing unit for quantizing multi-gradation image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
The arithmetic processing unit includes:
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, it calculates output image data for all pixels,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing apparatus that controls to arrange dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array. 多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing method comprising: arranging dots having a high occupancy per unit area in a dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array. 多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。 To a computer for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing program for realizing a function of arranging dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array.

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