JP4251097B2

JP4251097B2 - Image processing apparatus and program

Info

Publication number: JP4251097B2
Application number: JP2004087771A
Authority: JP
Inventors: 健嗣小木
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2004-03-24
Filing date: 2004-03-24
Publication date: 2009-04-08
Anticipated expiration: 2024-03-24
Also published as: JP2005277766A

Description

画像処理装置およびプログラムに関し、特にレーザービームプリンタや印刷製版機器の分野において、多値で表される入力画像データを、誤差拡散処理を行いながら複数の微画素の２値データで階調表現するための画像処理装置およびプログラムに関する。 In particular, in the field of laser beam printers and printing plate making equipment, image processing apparatuses and programs for expressing gradation of input image data expressed in multiple values with binary data of a plurality of fine pixels while performing error diffusion processing The present invention relates to an image processing apparatus and a program.

レーザービームプリンタやインクジェットプリンタ、或いは印刷製版機器等の分野においては、色分解された多値画像データの濃度階調を再現する手法として、２値のドットの集まり（クラスタ）の大きさで表現する面積階調法や、２値のドットの粗密で視覚的に濃度階調を表現するストキャスティックハーフトーニング技術がある。
前者の面積階調法としては、規則正しい格子点を起点に画像濃度に応じて微小ドットを着色しながらドットの面積を変調するディザマトリクス（集中ディザ）法が知られている。一方、後者のストキャスティックハーフトーニング技術としては、画素毎に所定の閾値で２値化しながら、２値化誤差を未処理の隣接画素へ拡散させ、マクロ的に濃度情報を保存する“誤差拡散法”が知られている（例えば、非特許文献１参照）。 In the field of laser beam printers, ink jet printers, printing plate making equipment, etc., a method of reproducing the density gradation of color-separated multi-valued image data is expressed by the size of a binary dot cluster (cluster). There are an area gradation method and a stochastic halftoning technique that visually expresses a density gradation in the density of binary dots.
As the former area gradation method, there is known a dither matrix (concentrated dither) method that modulates the area of a dot while coloring minute dots according to the image density starting from a regular lattice point. On the other hand, as the latter stochastic halftoning technique, the binarization error is diffused to unprocessed adjacent pixels while binarizing with a predetermined threshold value for each pixel, and the density information is stored in a macro manner. "Is known (see, for example, Non-Patent Document 1).

ディザマトリクス法では、予め設定した閾値と入力画像データの値とを１画素毎に比較しながら２値化処理を行っているため階調特性と分解能とを両立させるには、２値化処理の解像度を十分高くし、あわせてディザマトリクスのサイズも大きくしなければならない。また、網点が規則的に配置されることから２次色、３次色のカラーモアレ、原稿とのモアレといった問題を持っている。 In the dither matrix method, binarization processing is performed while comparing a preset threshold value and the value of input image data for each pixel. Therefore, in order to achieve both gradation characteristics and resolution, binarization processing is performed. The resolution must be high enough and the size of the dither matrix must be increased. Further, since the halftone dots are regularly arranged, there are problems such as color moire of secondary colors and tertiary colors, and moire with the original.

一方、誤差拡散法では、ディザマトリクスのように２値化閾値が画素位置に依存しないため、ドット構造の周期性が低く入力画像データの画像構造に追従しやすいといった特徴や、マクロ的に濃度情報が保存されるといった特徴があり、階調特性と高分解能とを両立させやすく、かつ、モアレ模様の発生を抑止する効果が大きいと言われている。 On the other hand, in the error diffusion method, since the binarization threshold value does not depend on the pixel position as in the dither matrix, the dot structure has a low periodicity and can easily follow the image structure of the input image data. Is preserved, and it is said that it is easy to achieve both gradation characteristics and high resolution, and that the effect of suppressing the occurrence of moire patterns is great.

しかしながら、誤差拡散法においても、特定データが連続して入力された場合には、拡散誤差が周期性を持ち、特定のテクスチャが発生したり、或いはワームノイズと呼ばれる縞状のノイズが混入する、というような課題があった。これらの課題については、従来、拡散誤差に乱数データを付与する技術（例えば、特許文献１参照）や、拡散誤差に乗算する係数を種々の方法で切替える技術（例えば、特許文献２参照）等を用いることによって解決を図ってきた。特に、インクジェットプリンタでは、このような手法と高解像度化により、誤差拡散法を用いて高画質化が図られている。 However, even in the error diffusion method, when specific data is continuously input, the diffusion error has periodicity, a specific texture is generated, or striped noise called worm noise is mixed, There was such a problem. Regarding these problems, conventionally, a technique for assigning random number data to a diffusion error (for example, see Patent Document 1), a technique for switching a coefficient to be multiplied by a diffusion error by various methods (for example, see Patent Document 2), etc. It has been solved by using it. In particular, in an inkjet printer, high image quality is achieved using an error diffusion method by such a method and high resolution.

ところが、誤差拡散法はインクジェットプリンタでは多く用いられ、その階調再現効果を十分に発揮できているが、レーザービームプリンタではあまり使われず、未だにディザマトリクス法やアナログラインスクリーン法が主流となっている。なぜなら、電子写真プロセスでは、感光体のＭＴＦ（Modulation Transfer Function：光学的伝達関数）をはじめ、露光、現像、転写、定着の各プロセスにおいて空間周波数応答が劣化するために、誤差拡散法等で生成された高解像度の微小ドットが細かく配置された画像構造を記録信号として入力しても、再現性がばらついてウォッシュアウトやつぶれが起き、十分な階調再現ができなかったためである。 However, the error diffusion method is often used in ink jet printers, and the gradation reproduction effect can be sufficiently exhibited. However, it is not used much in laser beam printers, and the dither matrix method and the analog line screen method are still mainstream. . This is because, in the electrophotographic process, the spatial frequency response deteriorates in each process of exposure, development, transfer, and fixing, including the MTF (Modulation Transfer Function) of the photoconductor, so it is generated by the error diffusion method. This is because even if an image structure in which fine dots with high resolution are finely arranged is input as a recording signal, reproducibility varies and washout or collapse occurs, so that sufficient gradation reproduction cannot be performed.

電子写真プロセスを使うレーザービームプリンタでは、走査ビームの副走査解像度の制約があり、主走査方向についてだけ高解像度化する手法が古くから使われている。この主走査方向についてだけ高解像度化する手法と誤差拡散法とを用いた技術として、電子写真プロセスで再現可能なドットサイズからドット形成が開始されるように条件付けした誤差拡散法と画素クロックに同期した三角波とアナログ信号に変換した画像データとを比較し、ＰＷＭ（Pulse Wide Modulation）信号を生成するアナログスクリーンを用いる技術（例えば、特許文献３）や、誤差拡散処理にて決定されたドットサイズを注目画素周辺の濃度によってパルス変調することによって画像を再現する技術（例えば、特許文献４）が提案されている。また、ディザマトリクスの配置に対して、ドットのサイズを誤差拡散法で決定してゆく技術（例えば、特許文献５）も提案されている。
特公平１−０５８９１５号公報特公平６−６６８７３号公報特許２６６４１７３号特開２０００−１３８８２９号公報特許２８７９３４０号公報 R.FLOYD&L.STEINBERG,"An Adaptive Algoritm for Spatial GreyScale",SID 75 DIGEST,pp36-37 In laser beam printers that use electrophotographic processes, there are limitations on the sub-scanning resolution of the scanning beam, and a method of increasing the resolution only in the main scanning direction has been used for a long time. Synchronized with the error diffusion method and the pixel clock, which are conditioned so that dot formation starts from a dot size that can be reproduced by the electrophotographic process, as a technique that uses the method of increasing the resolution only in the main scanning direction and the error diffusion method The triangular wave and the image data converted into an analog signal are compared, and a technique using an analog screen that generates a PWM (Pulse Wide Modulation) signal (for example, Patent Document 3) or a dot size determined by error diffusion processing is used. A technique (for example, Patent Document 4) that reproduces an image by performing pulse modulation according to the density around the pixel of interest has been proposed. In addition, a technique for determining the dot size by the error diffusion method with respect to the arrangement of the dither matrix (for example, Patent Document 5) has been proposed.
Japanese Patent Publication No. 1-058915 Japanese Examined Patent Publication No. 6-66873 Japanese Patent No. 2664173 JP 2000-138829 A Japanese Patent No. 2879340 R.FLOYD & L.STEINBERG, "An Adaptive Algoritm for Spatial GrayScale", SID 75 DIGEST, pp36-37

しかしながら、特許文献３に開示された技術では、特定濃度以上では画素単位内のＰＷＭ処理で濃度を再現し誤差値をゼロにしている。このため、特定濃度以上ではラインスクリーン構造となり、誤差拡散処理が為されているハイライト領域との境界で見苦しいテクスチャノイズが発生するといった問題点がある。また、特許文献４に開示された技術では、誤差拡散処理で決定したドットサイズを注目画素周辺の濃度によってパルス変調しているため、拡散させた濃度誤差と再現画像との間に不一致が発生し、トーンジャンプや濃度の逆転が発生する虞があるといった問題点があった。一方、特許文献５に開示された技術では、ディザマトリクスを周期的に多値画像データに当てはめて２値化処理を行うため、精細度が低いといった問題点や、２値化により生成された網点が周期性を有しモアレが発生しやすいといった問題点があった。 However, in the technique disclosed in Patent Document 3, the density is reproduced by the PWM processing in the pixel unit above the specific density, and the error value is set to zero. Therefore, there is a problem that a line screen structure is formed at a specific density or more, and unsightly texture noise is generated at the boundary with the highlight area where error diffusion processing is performed. In the technique disclosed in Patent Document 4, since the dot size determined by the error diffusion process is pulse-modulated by the density around the target pixel, a mismatch occurs between the diffused density error and the reproduced image. There is a problem that tone jump and density reversal may occur. On the other hand, in the technique disclosed in Patent Document 5, since binarization processing is performed by periodically applying a dither matrix to multi-valued image data, there are problems such as low definition and a network generated by binarization. There is a problem that the point has periodicity and moire tends to occur.

本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、多値画像をその多値画像よりも画素サイズが小さい２値画像に変換する際に、電子写真方式でも再現可能なドットサイズと周期性を確保しつつ、モアレの発生を回避する技術を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above problems, and when converting a multi-valued image into a binary image having a pixel size smaller than that of the multi-valued image, the dot size and period that can be reproduced even with an electrophotographic method. It aims at providing the technique which avoids generation | occurrence | production of a moire, ensuring property.

上記課題を解決するために、本発明は、画素値が多値である入力画像を、該入力画像よりも画素サイズが小さい微画素の配列を用いて２値化する画像処理装置において、処理対象である注目画素に対応する塗潰しパターンを、前記入力画像にて該注目画素の周辺に位置する処理済み画素の塗潰しパターンと、前記注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に基づいて決定するパターン決定手段と、前記パターン決定手段によって決定された塗潰しパターンにしたがって、前記注目画素に対応する微画素の配列を前記多値データに基づいて塗潰し２値化する２値化手段と、前記２値化手段により塗潰された微画素の数を前記入力画像における画素値に換算し、前記注目画素より前の２値化処理で生じた量子化誤差と前記多値データとにより算出された補正画素値と、その換算結果との差を前記量子化誤差値として算出する誤差算出手段とを有することを特徴とする画像処理装置を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention provides an image processing apparatus that binarizes an input image having a multi-valued pixel value using an array of fine pixels having a pixel size smaller than the input image. The fill pattern corresponding to the target pixel is a comparison of the fill pattern of the processed pixel located around the target pixel in the input image and the multi-value data corresponding to the target pixel and a predetermined threshold value. A pattern determination unit that is determined based on the result, and an array of fine pixels corresponding to the pixel of interest is filled and binarized based on the multi-value data in accordance with the fill pattern determined by the pattern determination unit 2 A quantization unit, the number of fine pixels painted by the binarization unit is converted into a pixel value in the input image, and a quantization error and a multi-value generated in a binarization process prior to the pixel of interest Day Providing a corrected pixel value calculated, the image processing apparatus characterized by having an error calculating means for calculating a difference between the result of conversion as the quantization error value by the.

また、上記課題を解決するために、本発明は、コンピュータ装置に、画素値が多値である入力画像を、該入力画像よりも画素サイズが小さい微画素の配列を用いて２値化させるプログラムにおいて、処理対象である注目画素に対応する塗潰しパターンを、前記入力画像にて該注目画素の周辺に位置する処理済み画素の塗潰しパターンと、前記注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に基づいて決定するパターン決定機能と、前記パターン決定機能によって決定された塗潰しパターンにしたがって前記注目画素に対応する微画素の配列を前記多値データに基づいて塗潰し２値化する２値化機能と、前記２値化機能により塗潰された微画素の数を前記入力画像における画素値に換算し、前記注目画素より前の２値化処理で生じた量子化誤差と前記多値データとにより算出された補正画素値と、その換算結果との差を前記量子化誤差値として算出する誤差算出機能とを実現させるプログラムを提供する。 In order to solve the above problems, the present invention is a program for causing a computer apparatus to binarize an input image having a multi-valued pixel value using an array of fine pixels having a pixel size smaller than the input image. , A fill pattern corresponding to the target pixel to be processed is obtained by applying a fill pattern of processed pixels located around the target pixel in the input image, multi-value data corresponding to the target pixel, and a predetermined value. A pattern determination function that is determined based on a comparison result with a threshold value, and an array of fine pixels corresponding to the target pixel according to the fill pattern determined by the pattern determination function is filled based on the multi-value data. The binarization function to be converted and the number of fine pixels filled by the binarization function are converted into pixel values in the input image, and are generated by the binarization process before the target pixel. A corrected pixel values calculated by the coca error and the multi-value data, to provide a program for implementing the error calculation function for calculating a difference between the result of conversion as the quantization error value.

このような画像処理装置およびプログラムによれば、注目画素に対応して塗潰される微画素とその周辺に位置する画素に対応して塗潰される微画素とで網点を形成するように各微画素が塗潰される。このため、例えば、６００ｄｐｉの入力画像を２４００ｄｐｉの２値画像に変換する場合には、互いに隣接する４つの画素に対応する微画素で網点を形成させるようにすれば、ドット周期が３００ｌｐｉになり、電子写真方式でも応答可能なドット周期が確保される。加えて、上記画像処理装置およびプログラムによれば、ドットの出現を注目画素に対応する多値データと所定の閾値とを比較することで、上記網点の出現位置がランダムになる。またさらに、上記画像処理装置およびプログラムによれば、微画素の配列の塗潰しパターンにより、微画素の配置と最小ドットサイズとを決定することが可能になる。 According to such an image processing apparatus and program, each fine pixel is formed so that a halftone dot is formed by a fine pixel to be filled corresponding to the target pixel and a fine pixel to be filled corresponding to a pixel located in the vicinity thereof. Pixels are filled. For this reason, for example, when converting an input image of 600 dpi into a binary image of 2400 dpi, if a halftone dot is formed by fine pixels corresponding to four pixels adjacent to each other, the dot period becomes 300 lpi. In addition, a dot cycle capable of responding even in the electrophotographic method is secured. In addition, according to the image processing apparatus and the program, the appearance position of the halftone dot becomes random by comparing the appearance of the dot with the predetermined threshold value and the multi-value data corresponding to the target pixel. Furthermore, according to the image processing apparatus and the program, it is possible to determine the arrangement of the fine pixels and the minimum dot size based on the filling pattern of the arrangement of the fine pixels.

本発明によれば、多値画像をその多値画像よりも画素サイズが小さく、解像度が高い２値画像へ変換する際に、電子写真方式でも再現可能なドット周期とサイズとを確保しつつ、モアレの発生を回避することが可能になるといった効果を奏する。 According to the present invention, when converting a multi-valued image into a binary image having a smaller pixel size and higher resolution than the multi-valued image, while ensuring a dot period and size that can be reproduced even with electrophotography, There is an effect that it is possible to avoid the occurrence of moire.

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しつつ説明する。
［Ａ．構成］
（Ａ−１：画像処理装置１の構成）
図１は、本発明に係る画像処理装置１の構成例を示すブロック図である。図１に示されているように、この画像処理装置１は、画像入力部１０と、画像処理部２０と、画像出力部３０とを有している。以下、本実施形態では、解像度が６００ｄｐｉである２５６階調の多値画像を解像度が２４００ｄｐｉである２値画像に変換して出力する場合について説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
[A. Constitution]
(A-1: Configuration of the image processing apparatus 1)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing apparatus 1 according to the present invention. As illustrated in FIG. 1, the image processing apparatus 1 includes an image input unit 10, an image processing unit 20, and an image output unit 30. Hereinafter, in the present embodiment, a case will be described in which a 256-level multi-value image with a resolution of 600 dpi is converted into a binary image with a resolution of 2400 dpi and output.

図１の画像入力部１０は、例えばスキャナや、ネットワークにつながれたＩ／Ｆとプリントジョブを処理する処理装置とであり、処理対象の多値画像を本発明の画像処理部２０へ引渡すものである。本実施形態では、処理対象の多値画像は２５６階調であるから、画像入力部１０は、０から２５５までの整数値のいずれかを画像処理部２０へ引渡す。 An image input unit 10 in FIG. 1 is, for example, a scanner or a processing apparatus that processes a network-connected I / F and a print job, and delivers a multi-value image to be processed to the image processing unit 20 of the present invention. is there. In the present embodiment, since the multi-value image to be processed has 256 gradations, the image input unit 10 delivers one of integer values from 0 to 255 to the image processing unit 20.

画像処理部２０は、後述する誤差拡散処理を行って上記多値画像を上記２値画像へ変換するものである。より詳細に説明すると、画像処理部２０は、図２に示されているように、上記多値画像の各画素毎に上記２値画像を形成する微画素の４×４配列を対応させ、その１６個の微画素のうち、画像入力部１０から引渡された画素値に基づいて算出される数分の微画素を塗潰すことによって、上記多値画像を上記２値画像へ変換するものである。例えば、画像処理部２０は、画像入力部１０から引渡された画素値が０〜１５の範囲の値である場合には、上記１６個の微画素の全てを塗潰さないことで、その濃度を表現し、例えば上記画素値が１６〜３１の範囲の値である場合には、上記１６個の微画素のうち、１つの微画素を塗潰すことで、その濃度を表現する。このように、画像処理部２０は、上記画素値が１６増加する度に塗潰す微画素の数を１つ増加させて、その画素値を２値で表現する。そして、図１に示す画像処理装置１は、画像処理部２０によって変換された２値画像を画像出力部３０によって印刷用紙等の記録材上に電子写真方式などで形成させることによって画像処理を完了する。 The image processing unit 20 converts the multi-valued image into the binary image by performing error diffusion processing described later. More specifically, as shown in FIG. 2, the image processing unit 20 associates a 4 × 4 array of fine pixels that form the binary image for each pixel of the multi-valued image, Among the 16 fine pixels, the multi-valued image is converted into the binary image by filling the number of fine pixels calculated based on the pixel value delivered from the image input unit 10. . For example, when the pixel value delivered from the image input unit 10 is a value in the range of 0 to 15, the image processing unit 20 sets the density by not painting all the 16 fine pixels. For example, when the pixel value is in the range of 16 to 31, the density is expressed by painting one fine pixel out of the 16 fine pixels. In this way, the image processing unit 20 increases the number of fine pixels to be painted by one every time the pixel value increases by 16, and expresses the pixel value as a binary value. The image processing apparatus 1 shown in FIG. 1 completes image processing by forming the binary image converted by the image processing unit 20 on a recording material such as printing paper by an image output unit 30 by an electrophotographic method or the like. To do.

図１に示す画像処理装置１が行う誤差拡散処理が従来の誤差拡散処理と異なっている点は、図２に示すように、上記多値画像において互いに隣接する画素Ａ、Ｂ、ＣおよびＤに対応する微画素の配列を各画素に対応する多値データに応じて塗潰す際に、各配列内で塗潰される微画素（以下、ドットとも呼ぶ）が他の配列内で塗潰された微画素と網点を形成するように塗潰す点である（以下では、このようにして集められたドットをクラスタとも呼ぶ。）。本実施形態では、このようにしてクラスタ（すなわち、網点）を形成することにより、そのクラスタの大きさと周期が電子写真方式で再現可能な大きさと周期に維持され、前述した電子写真方式に特有な問題点を解消することが可能になる。なお、本実施形態では、多値画像にて互いに隣接する４つの画素に対応する微画素でクラスタを構成する場合について説明するが、クラスタを構成する画素の数が４に限定されるものではないことは言うまでもない。また、電子写真方式を例として説明するが、印刷においても程度が異なるが、同様の問題があり、画像処理部３０が電子写真方式に限定されるものではないことは言うまでもない。以下では、本発明に係る画像形成装置に特有な誤差拡散処理を実現する画像処理部２０を中心に説明する。 The difference between the error diffusion process performed by the image processing apparatus 1 shown in FIG. 1 and the conventional error diffusion process is that, as shown in FIG. 2, pixels A, B, C, and D adjacent to each other in the multi-valued image. When the corresponding array of fine pixels is filled according to the multi-value data corresponding to each pixel, the fine pixels (hereinafter also referred to as dots) filled in each array are filled in other arrays. This is a point to be painted so as to form a pixel and a halftone dot (hereinafter, the dots collected in this way are also referred to as a cluster). In this embodiment, by forming a cluster (that is, a halftone dot) in this way, the size and period of the cluster are maintained at a size and period that can be reproduced by the electrophotographic system. It becomes possible to solve the problem. In the present embodiment, a case is described in which a cluster is configured with fine pixels corresponding to four pixels adjacent to each other in a multi-valued image, but the number of pixels configuring the cluster is not limited to four. Needless to say. Although an electrophotographic method will be described as an example, it is needless to say that the image processing unit 30 is not limited to the electrophotographic method because there is a similar problem although the degree of printing is also different. Hereinafter, the image processing unit 20 that implements an error diffusion process unique to the image forming apparatus according to the present invention will be mainly described.

（Ａ−２：画像処理部２０の構成）
図３は、画像処理部２０の構成例を示すブロック図である。図３に示されているように、画像処理部２０は、パターンマッチング部２１０と、多値量子化部２２０と、誤差フィルタ２３０とを有している。 (A-2: Configuration of the image processing unit 20)
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of the image processing unit 20. As illustrated in FIG. 3, the image processing unit 20 includes a pattern matching unit 210, a multilevel quantization unit 220, and an error filter 230.

パターンマッチング部２１０は、図１２に示されているように、メモリ２１１と、パターンを決定するパターン決定部２１２と、を含んでおり、前述した画像入力部１０に入力された画素（以下、注目画素）の周辺に位置する処理済み画素（以下、処理済み周辺画素：例えば、図４においては、画素Ｘが注目画素であり、画素Ｋ、Ｌ、ＭおよびＮが周辺処理済み画素である）の塗潰しパターンに基づいてその注目画素の塗潰しパターンを特定するものである。 As shown in FIG. 12, the pattern matching unit 210 includes a memory 211 and a pattern determination unit 212 that determines a pattern, and the pixels (hereinafter referred to as attention) input to the image input unit 10 described above. Processed pixels (hereinafter, processed peripheral pixels: for example, in FIG. 4, the pixel X is the pixel of interest, and the pixels K, L, M, and N are the peripheral processed pixels). The paint pattern of the target pixel is specified based on the paint pattern.

ここでは、塗潰しパターンを図５に示した４種類として、より詳細に説明する。上記メモリ２１１には、処理済み周辺画素の各々の塗潰しパターンを示すデータが格納されている。このパターンマッチング部２１０のパターン決定部２１２は、上記メモリ２１１の格納内容に基づいて、注目画素が、図２に示す画素Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの何れに対応する画素であるかを特定し、その特定結果を、注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に応じて変更し、決定したパターンに応じた信号（以下、パターン信号）を多値量子化部２２０へ出力する。具体的には、パターンマッチング部２１０は、図４の画素Ｋ、Ｌ、ＭおよびＮの塗潰しパターンが何れもパターン５１０と異なっていた場合には、注目画素の塗潰しパターンをパターン５１０と特定する。なお、注目画素が多値画像の１行目或いは１列目に位置する画素である場合には、余白部分を処理済み周辺画素と見なしてその注目画素の塗潰しパターンを特定すれば良いことは言うまでもない。逆に、図４の画素Ｎがパターン５１０で塗潰されていた場合には、パターンマッチング部２１０は、画素Ｘ（すなわち、注目画素）の塗潰しパターンをパターン５２０と特定する。また、図４の画素Ｌがパターン５１０で塗潰されていた場合には、パターンマッチング部２１０は、注目画素の塗潰しパターンをパターン５３０と特定する。そして、図４の画素Ｋがパターン５１０で塗潰されていた場合には、パターンマッチング部２１０は、注目画素の塗潰しパターンをパターン５４０と特定する。このように、塗潰しパターン５２０、５３０および５４０は、図４に示す画素Ｋ、ＬおよびＮの何れかがパターン５１０で塗潰されていることに従属して特定されるものである。一方、パターン５１０は、周辺処理済み画素に対応して塗潰された微画素とは独立に、新たにクラスタを形成することを示す塗潰しパターンである。次に、パターンマッチング部２１０は、特定されたパターンのうち、パターン５１０に対して、注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に応じて、パターン５１０を発生させるか否かを決定する。これにより、新たにクラスタを形成するか否かが決定され、パターン５１０を発生させない場合には、全白を示す信号値である“（０）”のパターン信号を出力する。ここで、所定の閾値としては、周辺画素の多値データから算出した値や多値データに応じた固定値、さらには乱数などや、値ではなく所定のフラグの“０”または“１”によって判定する方法など、公知の手法を利用可能である。なお、本実施形態では、パターンマッチング部２１０は、注目画素の塗潰しパターンをパターン５１０と特定した場合には、信号値が“（１）”であるパターン信号を、パターン５２０と特定した場合には、信号値が“（２）”であるパターン信号を、パターン５３０と特定した場合には、信号値が“（３）”であるパターン信号を、パターン５４０と特定した場合には、信号値が“（４）”であるパターン信号を出力するものとする。 Here, the painting pattern will be described in more detail as four types shown in FIG. The memory 211 stores data indicating the filling pattern of each processed peripheral pixel. The pattern determining unit 212 of the pattern matching unit 210 specifies whether the target pixel is a pixel corresponding to any of the pixels A, B, C, and D shown in FIG. 2 based on the contents stored in the memory 211. The identification result is changed according to the comparison result between the multi-value data corresponding to the target pixel and a predetermined threshold value, and a signal corresponding to the determined pattern (hereinafter referred to as a pattern signal) is output to the multi-value quantization unit 220. To do. Specifically, the pattern matching unit 210 identifies the target pixel fill pattern as the pattern 510 when the fill patterns of the pixels K, L, M, and N in FIG. To do. If the pixel of interest is a pixel located in the first row or column of the multi-valued image, it is only necessary to regard the blank portion as a processed peripheral pixel and specify the fill pattern of the pixel of interest. Needless to say. Conversely, when the pixel N in FIG. 4 is filled with the pattern 510, the pattern matching unit 210 identifies the filled pattern of the pixel X (that is, the target pixel) as the pattern 520. When the pixel L in FIG. 4 is filled with the pattern 510, the pattern matching unit 210 identifies the filled pattern of the target pixel as the pattern 530. 4 is filled with the pattern 510, the pattern matching unit 210 identifies the filled pattern of the target pixel as the pattern 540. As described above, the filled patterns 520, 530, and 540 are specified depending on whether any of the pixels K, L, and N shown in FIG. On the other hand, the pattern 510 is a filled pattern indicating that a new cluster is formed independently of the fine pixels painted corresponding to the peripheral processed pixels. Next, the pattern matching unit 210 determines whether or not to generate the pattern 510 for the pattern 510 in accordance with the comparison result between the multi-value data corresponding to the target pixel and a predetermined threshold among the specified patterns. To decide. As a result, whether or not to form a new cluster is determined, and if the pattern 510 is not generated, a pattern signal of “(0)” that is a signal value indicating all white is output. Here, as the predetermined threshold value, a value calculated from the multi-value data of the peripheral pixels, a fixed value corresponding to the multi-value data, a random number, or a value of “0” or “1” of a predetermined flag instead of a value. A known method such as a determination method can be used. In the present embodiment, when the pattern matching unit 210 identifies the fill pattern of the target pixel as the pattern 510, the pattern matching unit 210 identifies the pattern signal having the signal value “(1)” as the pattern 520. When the pattern signal with the signal value “(2)” is specified as the pattern 530, the pattern signal with the signal value “(3)” is specified as the pattern 540, and the signal value is It is assumed that a pattern signal with “(4)” is output.

多値量子化部２２０は、パターンマッチング部２１０で決定されたパターン信号に応じたサブマトリクスを格納してあるＲＯＭ（Read Only Memory）と、微画素の配列を塗潰す２値化部と、量子化誤差を算出する誤差演算部などで構成される。２値化部は、パターンマッチング部２１０からのパターン信号の示すサブマトリクスを、上記ＲＯＭから読み出し、サブマトリクスの閾値と注目画素の多値データとを比較し、微画素の配列を塗潰す。誤差演算部は、２値化部にて塗潰された微画素の数を多値画像における画素値に換算し、その換算結果と後述する補正画素値との差を量子化誤差として算出する。この量子化誤差は、誤差フィルタ２３０により後続して処理される画素へ拡散される。なお、上記多値データとしては、注目画素の画素値そのものや、注目画素より前の処理で生じた量子化誤差と注目画素の画素値とを加算して得られる補正画素値などが用いられる。 The multi-level quantization unit 220 includes a ROM (Read Only Memory) that stores a sub-matrix corresponding to the pattern signal determined by the pattern matching unit 210, a binarization unit that paints an array of fine pixels, An error calculation unit for calculating a conversion error is included. The binarization unit reads the sub-matrix indicated by the pattern signal from the pattern matching unit 210 from the ROM, compares the sub-matrix threshold value with the multi-value data of the target pixel, and fills the arrangement of the fine pixels. The error calculation unit converts the number of fine pixels painted by the binarization unit into a pixel value in the multi-valued image, and calculates a difference between the conversion result and a corrected pixel value described later as a quantization error. This quantization error is diffused by the error filter 230 to subsequently processed pixels. Note that as the multi-value data, the pixel value of the target pixel itself, a correction pixel value obtained by adding the quantization error generated in the process before the target pixel and the pixel value of the target pixel, or the like is used.

［Ｂ．動作］
次いで、本実施形態に係る画像処理装置１が行う動作のうち、その特徴を顕著に示す動作について図面を参照しつつ説明する。 [B. Operation]
Next, of the operations performed by the image processing apparatus 1 according to the present embodiment, operations that significantly show the features will be described with reference to the drawings.

画像処理部２０は、画像入力部１０から注目画素の画素値を引渡されると、その注目画素に対応する多値データをパターンマッチング部２１０へ引渡す。また、パターンマッチング部２１０は、メモリ２１１の格納内容を参照し、処理済み周辺画素に対応する塗潰しパターンに基づいて注目画素に対応する微画素の塗潰しパターンを特定し、その特定結果に応じたパターン信号を多値量子化部２２０へ出力する。以下、パターンマッチング部２１０が行う動作について図８に示すフローチャートを参照しつつ説明する。 When the pixel value of the target pixel is delivered from the image input unit 10, the image processing unit 20 delivers the multi-value data corresponding to the target pixel to the pattern matching unit 210. In addition, the pattern matching unit 210 refers to the stored contents of the memory 211, identifies the fine pixel fill pattern corresponding to the target pixel based on the fill pattern corresponding to the processed peripheral pixel, and depends on the identification result. The obtained pattern signal is output to the multilevel quantization unit 220. Hereinafter, the operation performed by the pattern matching unit 210 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

図８に示されているように、パターンマッチング部２１０は、上記多値データを受け取ると、まず、注目画素が“Ａ”または“Ｄ”の位置か判定する（ステップＳＡ１）。ステップＳＡ１の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、後述するステップＳＡ２の処理を行い、逆に、ステップＳＡ１の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、ステップＳＡ７の処理を行う。 As shown in FIG. 8, upon receiving the multi-value data, the pattern matching unit 210 first determines whether the pixel of interest is at the position “A” or “D” (step SA1). If the determination result in step SA1 is “Yes”, the process in step SA2 described later is performed. Conversely, if the determination result in step SA1 is “No”, the process in step SA7 is performed.

ステップＳＡ１の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合に後続して実行されるステップＳＡ２では、上記注目画素に対応した多値データが所定の閾値よりも小さいか否かを判定する。そして、ステップＳＡ２の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、後述するステップＳＡ４以降の処理を行う。逆に、ステップＳＡ２の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、パターンマッチング部２１０は、上記注目画素に対応するパターン信号をパターン（０）、すなわち、微画素を全て塗潰さないパターンに決定する（ステップＳＡ３）。 In step SA2, which is subsequently executed when the determination result in step SA1 is “Yes”, it is determined whether or not the multi-value data corresponding to the target pixel is smaller than a predetermined threshold value. If the determination result in step SA2 is “No”, the processes after step SA4 described later are performed. On the contrary, when the determination result in step SA2 is “Yes”, the pattern matching unit 210 determines the pattern signal corresponding to the pixel of interest as the pattern (0), that is, a pattern that does not fill all the fine pixels. (Step SA3).

ステップＳＡ２の判定結果が“Ｎｏ”である場合に後続して実行されるステップＳＡ４では、パターンマッチング部２１０は、画素位置が“Ａ”であるか否かを判定する。そして、ステップＳＡ４の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、パターンマッチング部２１０は、上記注目画素に対応するパターン信号をパターン（１）に決定する（ステップＳＡ５）。逆に、ステップＳＡ４の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、パターンマッチング部２１０は、上記注目画素に対応するパターン信号をパターン（４）に決定する（ステップＳＡ６）。 In step SA4, which is subsequently executed when the determination result in step SA2 is “No”, the pattern matching unit 210 determines whether or not the pixel position is “A”. If the determination result in step SA4 is “Yes”, the pattern matching unit 210 determines the pattern signal corresponding to the target pixel as the pattern (1) (step SA5). Conversely, if the determination result in step SA4 is “No”, the pattern matching unit 210 determines the pattern signal corresponding to the pixel of interest as the pattern (4) (step SA6).

ステップＳＡ１の判定結果が“Ｎｏ”である場合に後続して実行されるステップＳＡ７では、パターンマッチング部２１０は、注目画素の位置が“Ｂ”であるか否かを判定する。そして、ステップＳＡ７の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、パターンマッチング部２１０は、上記注目画素に対応するパターン信号をパターン（２）に決定する（ステップＳＡ８）。逆に、ステップＳＡ７の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、パターンマッチング部２１０は、上記注目画素に対応するパターン信号をパターン（３）に決定する（ステップＳＡ９）。そして、パターンマッチング部２１０は、以上に説明したようにして決定したパターン信号を多値量子化部２２０へ引渡すとともに、次画素以降のパターンマッチング処理に用いるパターンとして記憶する（ステップＳＡ１０）。 In step SA7, which is subsequently executed when the determination result in step SA1 is “No”, the pattern matching unit 210 determines whether or not the position of the target pixel is “B”. If the determination result in step SA7 is “Yes”, the pattern matching unit 210 determines the pattern signal corresponding to the target pixel as the pattern (2) (step SA8). Conversely, if the determination result in step SA7 is “No”, the pattern matching unit 210 determines the pattern signal corresponding to the pixel of interest as the pattern (3) (step SA9). Then, the pattern matching unit 210 delivers the pattern signal determined as described above to the multi-level quantization unit 220 and stores it as a pattern used for pattern matching processing for the next pixel and subsequent pixels (step SA10).

以上の処理によって、ランダムな配置のクラスタを構成することが可能となるが、例外が生じるケースがある。すなわち、図４の画素Ｋ、Ｌ、ＭおよびＮの塗潰しパターンのうち、画素ＭおよびＮの塗潰しパターンがパターン５１０の場合がある。この場合、図７に示す市松パターン７１０に対応するパターン信号をパターンマッチング部２１０に出力させるようにする。また、注目画素の塗潰しパターンがパターン５４０と特定された際にも、ステップＳＡ２の処理と同様に、注目画素に対応した多値データが所定の閾値よりも小さいか否かを判定することで、図７の市松パターン７２０に対応するパターン信号を出力させるようにすることもできる。 The above processing makes it possible to configure a cluster with a random arrangement, but there are cases where exceptions occur. That is, among the filled patterns of the pixels K, L, M, and N in FIG. In this case, a pattern signal corresponding to the checkered pattern 710 shown in FIG. Also, when the fill pattern of the target pixel is specified as the pattern 540, it is determined whether or not the multi-value data corresponding to the target pixel is smaller than a predetermined threshold, as in the process of step SA2. A pattern signal corresponding to the checkered pattern 720 in FIG. 7 may be output.

多値量子化部２２０では、パターンマッチング部２１０から出力されたパターン信号に基づいて、ＲＯＭから対応するサブマトリクスが読み出され、このサブマトリクスに含まれている閾値のうち、上記多値データ以下の閾値に該当する微画素の配列が塗潰されることになる。 Based on the pattern signal output from the pattern matching unit 210, the multilevel quantization unit 220 reads a corresponding submatrix from the ROM, and the threshold value included in the submatrix is equal to or lower than the multilevel data. The array of fine pixels corresponding to this threshold value is filled.

ここで注目すべき点は、サブマトリクス６３０とサブマトリクス７３０、サブマトリクス６４０とサブマトリクス７４０とを各々比較すると、閾値の配列のみが異なっている点である。このため、サブマトリクス６３０や６４０を用いた場合とサブマトリクス７３０や７４０を用いた場合とでは、上記多値データに対応して塗潰される微画素の個数は変化せず、塗潰される微画素の位置のみが変化する。このサブマトリクス７３０や７４０にしたがって微画素が塗潰されると、その塗潰しパターンは図７の市松パターン７１０や市松パターン７２０に示すようになり、クラスタが分割されることになる。その結果、図９に示すように、生成されるクラスタの位置と周期をランダムにすることが可能になり、精細度が向上しモアレの発生を回避することが可能になるといった効果を奏する。 What should be noted here is that when the sub-matrix 630 and the sub-matrix 730 and the sub-matrix 640 and the sub-matrix 740 are respectively compared, only the arrangement of the threshold values is different. Therefore, the number of fine pixels to be filled does not change between the case where the sub-matrix 630 or 640 is used and the case where the sub-matrix 730 or 740 is used, and the fine pixels to be filled are not changed. Only the position of changes. When fine pixels are filled in accordance with the sub-matrices 730 and 740, the filled pattern is as shown in the checkered pattern 710 and the checkered pattern 720 in FIG. 7, and the cluster is divided. As a result, as shown in FIG. 9, it is possible to randomize the position and period of the generated cluster, improving the definition and avoiding the occurrence of moiré.

多値量子化部２２０では、さらに、塗潰した微画素の数を画素値に換算し、その換算結果と前述した補正画素値との差である量子化誤差を誤差フィルタ２３０へ引渡す。このようにして誤差フィルタ２３０に引渡された量子化誤差は、後続の画素を処理する際に拡散され、マクロ的な濃度が保存される。 Further, the multi-value quantization unit 220 converts the number of filled fine pixels into a pixel value, and delivers a quantization error, which is a difference between the conversion result and the correction pixel value described above, to the error filter 230. The quantization error delivered to the error filter 230 in this way is diffused when processing subsequent pixels, and the macroscopic density is preserved.

以上に説明したように、本実施形態に係る画像処理装置１によれば、図５および図７に示すような塗潰しパターンで注目画素に対応する微画素の配列を塗潰すことにより、塗潰される微画素を集めてクラスタを構成し電子写真方式でも再現可能な大きさにすることが可能になる。なお、上述した実施形態では、低濃度域でドットの消失が発生することを回避するために、図５および図７に示す塗潰しパターンを用いて、多値画像において互いに隣接する４つの画素に対応する微画素をクラスタを構成するように塗潰す場合について説明した。これと同様に、高濃度域では、図１０に示す６つの塗潰しパターンと全黒を用いて、塗潰されない微画素でクラスタを構成させ、ドットの潰れによる濃度の再現の悪化を回避することも可能である。また、注目画素の画素値に応じて、図５に示す塗潰しパターンと図１０に示す塗潰しパターンとを切替えて用いるとしても良いことは勿論である。これにより、高濃度域または低濃度域におけるドットの潰れや消失を解消し、濃度の再現性を向上させることが可能になる。 As described above, according to the image processing apparatus 1 according to the present embodiment, it is filled by filling the array of fine pixels corresponding to the target pixel with the filling pattern as shown in FIGS. It is possible to collect the fine pixels to form a cluster and make the size reproducible by the electrophotographic method. In the above-described embodiment, in order to avoid the disappearance of dots in the low density region, the four patterns adjacent to each other in the multi-valued image are used by using the filling pattern shown in FIGS. The case where the corresponding minute pixels are painted so as to form a cluster has been described. Similarly, in the high density region, the six fill patterns shown in FIG. 10 and all black are used to form a cluster of fine pixels that are not filled, thereby avoiding deterioration in density reproduction due to dot crushing. Is also possible. Of course, the filling pattern shown in FIG. 5 and the filling pattern shown in FIG. 10 may be switched and used in accordance with the pixel value of the target pixel. As a result, it is possible to eliminate dot collapse and disappearance in the high density region or the low density region, and to improve density reproducibility.

［Ｃ．変形］
以上、本発明を実施するための最良の形態について説明した、係る形態を以下に述べるように変形しても良いことは勿論である。 [C. Deformation]
The best mode for carrying out the present invention has been described above, and it is needless to say that the mode may be modified as described below.

（Ｃ−１：変形例１）
上述した実施形態では、パターンマッチング部２１０での動作で、注目画素に対応する多値データ（注目画素の画素値そのものや前述した補正画素値など）と所定の閾値とを比較（図８：ステップＳＡ２参照）し、処理済み周辺画素の塗潰しパターンに基づいて特定された注目画素の塗潰しパターンを変更するか否かをその比較結果に応じて判定する場合について説明した。しかしながら、上記多値データに所定の乱数または所定のアルゴリズムにしたがって生成される擬似乱数（例えば、Ｍ系列の擬似乱数）を加算して得られる値と上記所定の閾値とを比較して、上記判定を行うとしても勿論良い。このような乱数または擬似乱数を加算することにより、同一のサブマトリクスが周期的に用いられることが回避され、誤差拡散特有のワームの発生を回避することが可能になるといった効果を奏する。また、上記多値データとして、注目画素の画素値と上記補正画素値とを所定の条件で切替えて使い分けるとしても良い。また、多値画像を形成する画素毎に制御フラグを定めておき、その制御フラグに“１”がセットされている場合には、その画素の画素値には拘わりなく、特定の塗潰しパターンを用いるようにするとしても良い。このようにすると、各画素毎にその変換態様を意図的に制御することが可能になる。 (C-1: Modification 1)
In the embodiment described above, the operation of the pattern matching unit 210 compares the multi-value data corresponding to the target pixel (the pixel value of the target pixel itself or the correction pixel value described above) with a predetermined threshold (FIG. 8: Step (See SA2), and the case where it is determined according to the comparison result whether or not to change the filling pattern of the target pixel specified based on the filling pattern of the processed peripheral pixels has been described. However, the determination is made by comparing a value obtained by adding a predetermined random number or a pseudo-random number (for example, an M-sequence pseudo-random number) generated according to a predetermined algorithm to the multi-value data and the predetermined threshold. Of course, it is good to do. By adding such random numbers or pseudo-random numbers, it is possible to avoid the same sub-matrix from being used periodically, and to avoid the occurrence of a worm peculiar to error diffusion. Further, as the multi-value data, the pixel value of the target pixel and the correction pixel value may be switched and used properly under a predetermined condition. In addition, when a control flag is set for each pixel forming the multi-value image and “1” is set in the control flag, a specific filling pattern is set regardless of the pixel value of the pixel. It may be used. This makes it possible to intentionally control the conversion mode for each pixel.

（Ｃ−２：変形例２）
上述した実施形態では、多値画像で互いに隣接する４つの画素で２値画像におけるクラスタを構成する場合について説明した。しかしながら、クラスタを構成する画素の数は、４に限定されるものではなく、より大きな値であっても勿論良い。例えば、図１１に示すように、５個の画素でクラスタを構成するとしても良く、また、９個の画素でクラスタを構成するとしても良い。 (C-2: Modification 2)
In the above-described embodiment, the case where a cluster in a binary image is configured by four pixels adjacent to each other in the multi-value image has been described. However, the number of pixels constituting the cluster is not limited to four, and may be a larger value. For example, as shown in FIG. 11, a cluster may be composed of five pixels, or a cluster may be composed of nine pixels.

（Ｃ−３：変形例３）
上述した実施形態では、本発明に係る画像処理装置に特有な誤差拡散処理をハードウェアモジュール（パターンマッチング部、多値量子化部および誤差フィルタ）により実現する場合について説明したが、ソフトウェアモジュールで実現するとしても良いことは勿論である。具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御部に図８に示すフローチャートに示す誤差拡散処理を行わせるプログラムと図６および図７に示すサブマトリクスとをコンピュータ装置に記憶させておくことによって、このコンピュータ装置に上述した実施形態に係る画像処理装置と同一の機能を付与することが可能になる。 (C-3: Modification 3)
In the above-described embodiment, the case where the error diffusion processing peculiar to the image processing apparatus according to the present invention is realized by the hardware module (pattern matching unit, multi-level quantization unit and error filter) has been described. Of course, it is also possible. Specifically, a program for causing a control unit such as a CPU (Central Processing Unit) to perform the error diffusion processing shown in the flowchart of FIG. 8 and the sub-matrix shown in FIGS. 6 and 7 are stored in the computer apparatus. Thus, the same function as that of the image processing apparatus according to the above-described embodiment can be given to the computer apparatus.

本発明の１実施形態に係る画像処理装置１の構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing apparatus 1 according to an embodiment of the present invention. 多値画像の１画素と２値画像の微画素との対応を示す図である。It is a figure which shows a response | compatibility with 1 pixel of a multi-value image, and the fine pixel of a binary image. 同画像処理装置１の画像処理部２０の構成例を示す図である。2 is a diagram illustrating a configuration example of an image processing unit 20 of the image processing apparatus 1. FIG. 注目画素と処理済み周辺画素の位置関係を示す図である。It is a figure which shows the positional relationship of an attention pixel and a processed peripheral pixel. クラスタを構成する画素に対応する微画素の塗潰しパターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the painting pattern of the fine pixel corresponding to the pixel which comprises a cluster. 各塗潰しパターンに対応するサブマトリクスの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the submatrix corresponding to each painting pattern. 市松パターンと市松パターンに対応するサブマトリクスの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the submatrix corresponding to a checkered pattern and a checkered pattern. 同画像処理部２０が行う誤差拡散処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the error diffusion process which the image processing part 20 performs. 同誤差拡散処理により生成される２値画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the binary image produced | generated by the error diffusion process. 高濃度域用の塗潰しパターンの一例である。It is an example of the painting pattern for high concentration regions. 変形例２に係るクラスタの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the cluster which concerns on the modification 2. FIG. 本発明の１実施形態に係る画像処理装置１のパターンマッチング部２１０の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the pattern matching part 210 of the image processing apparatus 1 which concerns on one Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１０…画像入力部、２０…画像処理部、３０…画像出力部、２１０…パターンマッチング部、２２０…多値量子化部、２３０…誤差フィルタ。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image input part, 20 ... Image processing part, 30 ... Image output part, 210 ... Pattern matching part, 220 ... Multi-value quantization part, 230 ... Error filter.

Claims

画素値が多値である入力画像を、該入力画像よりも画素サイズが小さい微画素の配列を用いて２値化する画像処理装置において、
処理対象である注目画素に対応する塗潰しパターンを、前記入力画像にて該注目画素の周辺に位置する処理済み画素の塗潰しパターンと、前記注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に基づいて決定するパターン決定手段と、
前記パターン決定手段によって決定された塗潰しパターンにしたがって、前記注目画素に対応する微画素の配列を前記多値データに基づいて塗潰し２値化する２値化手段と、
前記２値化手段により塗潰された微画素の数を前記入力画像における画素値に換算し、前記注目画素より前の２値化処理で生じた量子化誤差と前記多値データとにより算出された補正画素値と、その換算結果との差を前記量子化誤差値として算出する誤差算出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 In an image processing apparatus that binarizes an input image having a multi-valued pixel value using an array of fine pixels having a smaller pixel size than the input image,
The filling pattern corresponding to the target pixel to be processed includes the filled pattern of processed pixels located around the target pixel in the input image, multi-value data corresponding to the target pixel, and a predetermined threshold value. Pattern determining means for determining based on the comparison result of
Binarizing means for filling and binarizing an array of fine pixels corresponding to the target pixel based on the multi-value data in accordance with the filling pattern determined by the pattern determining means;
The number of fine pixels painted by the binarization means is converted into a pixel value in the input image, and is calculated from the quantization error generated in the binarization process before the target pixel and the multi-value data. An image processing apparatus comprising: an error calculating unit that calculates a difference between the corrected pixel value and the conversion result as the quantization error value.

前記２値化手段は、前記多値データに所定の乱数を加算して得られる値に基づいて、前記注目画素に対応する微画素の配列を、前記パターン決定手段によって決定された塗潰しパターンにしたがって塗潰す
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The binarization means converts the arrangement of fine pixels corresponding to the pixel of interest into a fill pattern determined by the pattern determination means based on a value obtained by adding a predetermined random number to the multi-value data. Therefore, the image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is painted.

コンピュータ装置に、
画素値が多値である入力画像を、該入力画像よりも画素サイズが小さい微画素の配列を用いて２値化させるプログラムにおいて、
処理対象である注目画素に対応する塗潰しパターンを、前記入力画像にて該注目画素の周辺に位置する処理済み画素の塗潰しパターンと、前記注目画素に対応する多値データと所定の閾値との比較結果に基づいて決定するパターン決定機能と、
前記パターン決定機能によって決定された塗潰しパターンにしたがって前記注目画素に対応する微画素の配列を前記多値データに基づいて塗潰し２値化する２値化機能と、
前記２値化機能により塗潰された微画素の数を前記入力画像における画素値に換算し、前記注目画素より前の２値化処理で生じた量子化誤差と前記多値データとにより算出された補正画素値と、その換算結果との差を前記量子化誤差値として算出する誤差算出機能と
を実現させるプログラム。 Computer equipment,
In a program for binarizing an input image having a multi-valued pixel value using an array of fine pixels having a smaller pixel size than the input image,
The filling pattern corresponding to the target pixel to be processed includes the filled pattern of processed pixels located around the target pixel in the input image, multi-value data corresponding to the target pixel, and a predetermined threshold value. A pattern determination function to determine based on the comparison result of
A binarization function for filling and binarizing an array of fine pixels corresponding to the target pixel in accordance with the fill pattern determined by the pattern determination function based on the multi-value data;
The number of fine pixels filled by the binarization function is converted into a pixel value in the input image, and is calculated from the quantization error generated in the binarization process before the target pixel and the multi-value data. A program for realizing an error calculation function for calculating a difference between the corrected pixel value and the conversion result as the quantization error value.