JP4537211B2 - 画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、画像形成装置、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、画像形成装置、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に、デジタル複写機、ファクシミリ装置等における画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、画像形成装置、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

従来、中間調処理技術が、多値の入力画像を少値や二値で出力するため、あるいはデータ量を削減するため、用いられている。特に、誤差拡散法や平均誤差最小法は、階調数が理論上無限大に取れ、かつ鮮鋭性も良い画像が得られることから多用されている。ところが誤差拡散法や平均誤差最小法には、変換後の画像に独特のテクスチャーが発生しやすいという問題点があった。

このような問題を解決するために、誤差拡散等を行った時の変換後画像に発生する人間の目につきやすい周波数成分をもったテクスチャーを低減する技術が考え出されていた。例えば、乱数ノイズを入力値に加算することにより、テクスチャー特有の配列をランダム化してやることにより規則的な配列を乱し、テクスチャーを低減しようとするものがある（特許文献１）。

また、生起確率が等しいノイズを閾値に加算し量子化することにより、誤差拡散特有のテクスチャーを低減させつつ、特許文献１の技術における問題を解消しようとする技術もあった（特許文献２）。

特開２０００−１７５０３４号公報 特開平１１−３２８３５７号公報

しかしながら、特許文献１の技術によると、ノイズを入力値に加算した場合には、例えば入力値が０の白地部においても入力値にノイズが加算されることにより０の白地ではなくなってしまうという問題があった。また、特許文献２の技術においては、入力値が０の白地部でのドット発生はないものの、特に多値出力の場合にハイライト均一部の元々テクスチャーがなかった部分において、ノイズの影響が出て粒状性も悪い画像が出来上がるという問題があった。

本発明は、これら誤差拡散特有のテクスチャーの発生と粒状性の悪化という問題に鑑みてなされ、誤差拡散特有のテクスチャーの発生を抑止し、良好な粒状性を確保することを目的とする。

また、本発明は、閾値にディザ閾値を適用した誤差拡散処理を行う際にも、電子写真エンジン特有の不安定さを低減することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項２にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項３にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項４にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項５にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項６にかかる発明は、請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記閾値設定手段は、前記所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用することを特徴とする。

また、請求項７にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項８にかかる発明は、請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記閾値設定手段は、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加することを特徴とする。

また、請求項９にかかる発明は、請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記閾値設定手段は、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いることを特徴とする。

また、請求項１０にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１１にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１２にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１３にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１４にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１５にかかる発明は、請求項１０〜１４のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記閾値設定工程は、前記所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用することを特徴とする。

また、請求項１６にかかる発明は、注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１７にかかる発明は、請求項１０〜１６のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記閾値設定工程は、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加することを特徴とする。

また、請求項１８にかかる発明は、請求項１０〜１７のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記閾値設定工程は、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いることを特徴とする。

また、請求項１９にかかる発明は、プログラムにおいて、請求項１０〜１８のいずれか１つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、請求項２０にかかる発明は、画像データを入力して入力階調値に変換する入力装置と、上記画像処理装置と、前記画像処理装置が出力した画像データを受信して画像出力する画像出力装置と、を備えた画像形成装置である。

また、請求項２１にかかる発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体において、請求項１９に記載のプログラムを記録したことを特徴とする。

請求項１にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項２にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項３にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項４にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項５にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項６にかかる発明によれば、閾値設定において、所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用するので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項７にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取れて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項８にかかる発明によれば、閾値設定において、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加するので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項９にかかる発明によれば、閾値設定において、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いるので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１０にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１１にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１２にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１３にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１４にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、周期性を有する閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、振幅量が極大のノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１５にかかる発明によれば、閾値設定において、所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用するので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１６にかかる発明によれば、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加し、注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、ノイズが付加された閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とする。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１７にかかる発明によれば、閾値設定において、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加するので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１８にかかる発明によれば、閾値設定において、閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いるので、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にするという効果を奏する。

また、請求項１９にかかる発明によれば、請求項１０〜１８のいずれか１つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることができるプログラムを提供できるという効果を奏する。

また、請求項２０にかかる発明によれば、入力装置が変換した画像データの入力階調値のうち注目画素位置の入力階調値に所定の重みを誤差値に付けて加算した修正入力値と、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値とを比較して出力階調値を決定し、出力階調値と修正入力値との差分を誤差値とし、出力階調値決定において、閾値にノイズを付加する画素位置を、所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値を持つ画素位置であるように設定して、出力階調値を決定して、画像形成を行う。この構成によって、閾値にディザ閾値を適用して誤差拡散処理を行うことにより、階調数が理論上多数取られて文字鮮鋭性が良好であるなどの誤差拡散の利点を生かしつつ、同時に閾値の値を修正することによって不安定さを低減して出力画像の粒状性を向上させることができ、誤差拡散特有のテクスチャーの低減と粒状性確保の両立を可能にする画像形成装置を提供できるという効果を奏する。

また、請求項２１にかかる発明によれば、請求項１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供できるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、画像形成装置、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の最良な実施の形態を、実施の形態１〜４に分けて、詳細に説明する。

（１．実施の形態１）
図１は、実施の形態１による画像処理装置の機能的ブロック図である。図２は、画像処理手順を説明するフローチャートである。図３は、画像処理装置に使用する閾値マトリクスの模式図である。図４は、図３に示す閾値マトリクスを使用して出力階調値を決定した場合の、画素点における網点型のドット成長順序を説明する図である。以後の説明において、入力階調値および出力階調値はともに、０以上２５５以下の整数値を取り、０は最も濃度が低く、２５５は最も濃度が高いことを表すものとする。

実施の形態１による画像処理装置１００は、画像入力部１０１、修正入力値算出部１０２、出力階調値決定部１０３、誤差算出部１０４、誤差バッファ１０５、誤差和算出部１０６、および閾値マトリクス設定部１０７を備える。

画像入力部１０１は、例えばカラー複写機などにおいてスキャナで読みとった画像データに対して、濃度補正処理、周波数補正処理を施し、ＣＭＹＫ各版毎の画像に変換した画像データである入力階調値を、画素毎に順次後段の処理に送る。

修正入力値算出部１０２は、画像入力部１０１から受けた画像データ中の注目画素における画素データと、後述する誤差和算出部１０６から得られた周辺画素における誤差和との和を算出し、修正入力値として後段の処理に送る。

出力階調値決定部１０３は、修正入力値算出部１０２から受信した修正入力階調値と、後述する閾値マトリクス設定部１０７から受信した閾値との大小を比較し、比較する大小関係に従って、出力階調値を決定して出力する。例えば、注目画素位置（ｘ、ｙ）が、図３に示す閾値マトリクスの左上に相当する（ａ，ａ）である場合、閾値Ａ、Ｂ、Ｃはそれぞれ１０４、１１２、１２０となる。出力階調値は、修正入力値が閾値Ｃ以上である場合は２５５、前記以外で修正入力値が閾値Ｂ以上である場合は１７０、それ以外で修正入力値が閾値Ａ以上である場合は８５、それ以外の場合に０と決定する。

図２に示した画像処理手順を参照しながら、この判定手順を説明する。出力階調値決定部１０３は、閾値マトリクス設定部１０７から出力階調値を決定する画素点に対応する閾値Ｃ、Ｂ、およびＡを受信し、修正入力値算出部１０２によって算出された修正入力値と先ずＣとを比較する（ステップＳ１０１）。修正入力値がＣ以上であると判定した場合（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、２５５を出力階調値と決定し（ステップＳ１０２）、未満であると判定した場合（ステップＳ１０１のＮｏ）、閾値Ｂと比較する（ステップＳ１０３）。

出力階調値決定部１０３は、修正入力値が閾値Ｂ以上であると判定した場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、１７０を出力値と決定し（ステップＳ１０４）、未満であると判定した場合（ステップＳ１０３のＮｏ）は、閾値Ａと比較する（ステップＳ１０５）。ここで、閾値Ａ以上であると判定した場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、８５を出力階調値として決定し（ステップＳ１０６）、未満であると判定した場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、０を出力階調値として決定する（ステップＳ１０７）。

以上の動作から明らかなように、図３の閾値マトリクスを用いて出力階調値を決定することで、図４に示す数字の若い順序で網点型のドット成長をさせることができる。

誤差算出部１０４は、修正入力算出部１０２によって算出された修正入力値から、出力階調値決定部１０３によって出力された出力階調値を減じて算出し、算出された値を誤差として誤差バッファ１０５に格納する。

図５は、注目画素に関与する誤差マトリクスを説明する図である。誤差和算出部１０６は、図５に示された誤差マトリクスを用いて注目画素に関与する誤差の和を算出する。図５において、ｘ印で示した部分が注目画素を示す。例えば、注目画素の１ライン真上の画素の量子化誤差が３２であった場合、誤差マトリクス中のその画素に対応する値は４／３２であるから、その画素から注目画素に関与する誤差は両者の積である４となる。

このようにして、誤差和算出部１０６は、１つの注目画素に対して２ライン上の７画素、１ライン上の７画素、同一ラインの３画素の計１７画素における量子化誤差を誤差バッファ１０５から読み出し、誤差マトリクスと積和演算を行うことで注目画素に関与する誤差和を算出して、その誤差和を修正入力値算出部１０２へ送る。図５の誤差マトリクスは、図５に示されている要素を合計したとき１となるように設計されている。これは、発生した誤差を過不足なく周囲の画素で補償するためである。

図６は、誤差和算出部が使用する他の誤差マトリクスを説明する図である。図６に示された誤差マトリクスは、マトリクス中の各値を図５に示されたものに対して３２倍したものである。例えば、注目画素の１ライン真上の画素の量子化誤差が３２であった場合、誤差マトリクス中のその画素に対応する値は４であるから、注目画素に関与する誤差はひとまず両者の積である１２８とする。このようにして、１つの注目画素に対して２ライン上の７画素、１ライン上の７画素、同一ラインの３画素の計１７画素における量子化誤差を誤差バッファ１０５から読み出し、誤差マトリクスと演算を行うことによって、注目画素に関与する誤差和を算出できる。このような演算方法を適用することによって、高速な整数演算でを注目画素に関与する誤差和を算出することができる。その後、誤差マトリクス中の各値は３２倍にしているため、算出した誤差和を３２で除する。

図７−１は、画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。図７−２は、閾値マトリクス設定部のブロック図である。閾値マトリクス設定部１０７は、閾値マトリクスメモリ８０１を備える。閾値マトリクスメモリ８０１は、図７−１に示すような周期的特性を有する閾値マトリクスを格納している。閾値マトリクス設定部１０７は、閾値マトリクスメモリ８０１から図７−１に示す閾値マトリクスを読み出し、閾値を設定する。出力階調値決定部１０３は、このようにして設定された閾値と修正入力階調値の大小関係を判定して、図２に示したフローチャートと同様の手順に基づいて出力階調値を決定する。

ここで、電子写真方式の出力装置においては、孤立の小ドットのみで画像が形成される場合は、不安定な画像となり易い。図３に示した閾値マトリクスにおいて最も低い閾値を持つ画素位置、すなわち（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置では、ハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい位置である。そこで、本実施例では図３の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置では、出力階調値として８５や１７０を用いずに、０もしくは２５５の何れかを用いることで、不安定さを低減する。そのための方法として、例えば図４の閾値マトリクスメモリ８０１から呼び出す閾値マトリクスを、図７−１に示すように、（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置での閾値Ａと閾値Ｂとを閾値Ｃ以上にした閾値マトリクスを用いる。このような閾値の設定によって、０または２５５だけを出力することによって画像としての不安定さを低減することができる。

また、（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ａ），（ｄ，ｃ）に相当する位置においても、同一主走査行内の近傍画素に先んじて小さなドットが発生しやすい位置であり、電子写真方式の出力装置においては、やや不安定である。そのため、同様に出力階調値として８５を用いずに０，１７０，２５５の何れかを用いる。以上、閾値マトリクスを図７−１のように設定することにより、出力装置が電子写真方式であっても安定な画像形成が可能となる。

こうして、実施の形態１による画像処理装置によれば、閾値マトリクス設定部が、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の値を修正し、出力階調値決定部が修正された閾値で修正入力値を判定して出力階調値を決定するので、小さなドットが発生しやすい位置にある画素点に対して、特定の階調値を出力しないように設定できるので、画像の不安定さを低減することが出来る。

実施の形態１による画像処理装置によれば、閾値にディザ閾値を適用した誤差拡散処理を行うことにより、誤差拡散法を用いることによる利点、即ち、階調数が理論上無限大に取れる、文字鮮鋭性が良好であるなどの利点を活かしつつ、電子写真エンジン特有の不安定さを低減しながら出力画像の粒状性を向上させ、かつ、誤差拡散特有のテクスチャーを低減させることができるので、テクスチャーの低減と粒状性確保の両立を実現可能にしている。

（２．実施の形態２）
図８−１は、実施の形態２による画像処理装置の機能的ブロック図である。図８−２は、閾値マトリクス設定部の機能的ブロック図である。実施の形態２による画像処理装置２００が実施の形態１と異なる点は、閾値マトリクス設定部２０７が、さらにノイズ加算部８０２を備え、所定の画素点に対応する閾値に対してノイズを加算し、ノイズが加算された閾値を使用して出力階調値を決定する点である。

実施の形態２による画像処理装置２００が備える閾値マトリクス設定部２０７は、閾値マトリクスメモリ８０１およびノイズ加算部８０２を備える。閾値マトリクスメモリ８０１は、実施の形態１での説明と同様であるので、ここでは重複する説明を省略する。閾値マトリクス設定部２０７は、閾値マトリクスメモリ８０１から図７−１に示した閾値マトリクスを読み出し、読み出された閾値マトリクスに対して、ノイズ加算部８０２において注目画素位置に応じて、ノイズ成分を付加して閾値マトリクスを設定する。出力階調値決定部１０３は、このようにして得られた閾値と修正入力階調値の大小関係から、図２に示したフローチャートに基づいて出力階調値を決定する。

図９は、ノイズ加算部が使用する画素位置対応のノイズ付加を説明する図である。図１０−１は、ノイズを加算する画素位置の一例を示す模式図である。図１０−２は、実施の形態２による画像処理手順を説明するフローチャートである。図９に示されたノイズの付加は各画素に対応する要素が、１か−１のいずれかである８×８サイズのマトリクスである。図１０−１において太字で囲まれた画素がノイズを加算する位置であり、その他の画素はノイズを加算しない位置である。こうして、この例では、図９に示したノイズの付加を、図１０−１に示されたノイズ加算画素位置に従って、閾値に加算するか否かを決定して、加算することを決定した画素においては設定されたノイズを加算する。

ところで、誤差拡散法の欠点であるテクスチャーの発生は、出力可能な出力値数が少ないほどより目につくことが知られている。本実施例では（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置において、上述のように小ドットの抑制を行うことにより小さな孤立ドットによる出力画像が不安定になることは抑制されるのであるが、一方で、出力値数が少なくなって大きなドットのみで構成されることになるため、より２値出力処理に近づいて誤差拡散特有のテクスチャーが目立ってくる。

そこで実施の形態２では、図１０−１の太字で示すようにノイズを加算する画素位置を、図３の閾値マトリクスにおいて最も低い閾値を持つ画素位置、すなわち（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置に一致させることによって、テクスチャー発生の低減を図っている。ここで、もしも、ノイズを加算する位置を画像全域とした場合は、特に多値出力でハイライト均一部の元々テクスチャーがなかった部分においてノイズが影響を及ぼして、粒状性の悪いノイジーな画像となってしまう。そのため、ここでは、ノイズの加算を特定の画素位置に限定することによって、テクスチャーの発生を低減させつつ、同時に粒状性を確保している。

なお、図１０−１の太字枠で示した画素位置におけるノイズ加算は、図７−１の閾値マトリクスＡ，Ｂ，Ｃ（７０１，７０２，７０３）のすべてに対して行い、かつマトリクスＡ，Ｂ，Ｃ（７０１，７０２，７０３）の全てに対して同じ画素位置に対しては同じ量のノイズ量を付加する。

図１０−２を参照して、ノイズを閾値に付加する場合の画像処理手順を説明する。出力階調値決定部１０３が修正入力値を読み込む（ステップＳ２０１）。閾値マトリクス設定部２０７は閾値マトリクスメモリ８０１から閾値マトリクスを読み込み（ステップＳ２０２）、ノイズ加算部８０２は読み込まれた閾値に対して特定画素の閾値にはノイズを付加し、それ以外の画素の閾値にはノイズを付加しない（ステップＳ２０３）。出力階調値決定部１０３はステップＳ２０３においてノイズ付加処理された閾値を使用して修正入力値を判定し、出力階調値を決定する（ステップＳ２０４）。

実施の形態２において、使用するノイズの例として図９に各要素に１か−１のいずれかを持つ８×８サイズのマトリクスのものを示したが、特にこのようなノイズ分布である必要はなく、乱数を使って各要素の値をランダムに決定してマトリクスを作成しても良い。また、サイズも８×８である必要はなく、画素位置に応じてノイズの加算するか否かの切り替えが可能なものであれば、いかなるサイズのノイズでも良い。

また、実施の形態２において、図３の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置では出力階調値８５や１７０を用いず、（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ａ），（ｄ，ｃ）に相当する位置では出力階調値８５を用いない例を示したが、本発明に基づく構成としてはこれに限らず、例えば上記いずれに相当する位置でも出力階調値８５を用いない構成であっても良い。

また、さらに（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｃ），（ｄ，ａ）に相当する位置でも左右の画素に先んじてドットが発生しやすく、この位置で小さなドットを出現させようとした場合も同様に出力画像が不安定になりやすいため、出力階調値８５を用いない構成であっても良い。

また、実施の形態２では、ノイズを加算する画素位置を図１０−１の太枠で示したように閾値マトリクスの最も低い閾値を持つ画素位置としたが、特に限定されるべきでなく、例えばそれに加え、上述のように図３の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ａ），（ｄ，ｃ）や（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｃ），（ｄ，ａ）の画素位置において小ドット出現の抑制を行うような閾値マトリクスとする場合には、これらの位置でもノイズ加算しても効果的である。

また、実施の形態２において、出力階調値が０、８５、１７０、２５５の４値のうちいずれかを取る例を示したが、本発明に基づく構成としてはこれに限らず、例えば、３値、８値や１６値などの種々の出力階調値を有する構成であっても良く、また、出力階調値が例えば０、１２８、１９２、２５５のように不均等な値のいずれかを取る構成であっても良い。

このように、実施の形態２による画像処理装置によれば、閾値マトリクス設定部が、注目画素位置に対応した周期性を有する閾値のうちで、最も低い閾値を持つ画素位置に相当する位置においてノイズを加算する。

なお、誤差拡散処理の特徴である、鮮鋭性の良さをより引き出すためには、入力画像に対してエッジ量の算出を行い、エッジ量の大きな部分については、ディザ閾値を用いず、単純な固定閾値の誤差拡散処理を行う構成にすることが望ましい。

こうして、実施の形態２による画像処理装置では、閾値マトリクス設定部が特定の画素点に対応する閾値マトリクスの要素に対してノイズを付加するので、ノイズを付加された画素点ではテクスチャー発生を低減し、かつノイズを付加しない画素点では粒状性を確保できるので、高画質の画像処理を施すことが出来る。

（２．１．実施例１）
図１１は、実施の形態２の実施例１による画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。図１２は、図１１に示した閾値マトリクスを使用して出力階調値を決定する場合の、画素点における網点型のドット成長順序を説明する図である。この実施例１による画像処理装置について図１１と１２を用いて実施の形態１との差異を説明する。

実施の形態１においては図３（小ドット抑制を行う場合は図７−１）に示すような閾値マトリクスおよび図５に示すような誤差拡散マトリクスを用いて、図４に示した順序で網点型のドット成長を実現していた。この時、図４に示すドット成長順序と、図３に示す閾値マトリクスの閾値の大きさの順序は一致している。しかし、図１に示した本発明の画像処理装置においては、誤差拡散処理の働きによって量子化誤差の分配が行われるため、注目画素の入力値に周辺画素からの量子化誤差が加算されて修正入力値となり、この値に対して量子化が行われるため、ドット成長順と閾値の大きさ順は必ずしも一致するとは限らない場合が生じる。

例えば、図３に替えて図１１に示す閾値マトリクスを使用した場合には、図１１の（ｘ，ｙ）＝（ａ，ａ），（ｃ，ｃ）の位置と（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｂ），（ｃ，ｄ）の位置では同一の閾値の値であるが、実際のドット成長順序は図１２に示すようなドット順序となりやすい。さらに、互いの位置関係および誤差拡散マトリクスのパラメータによっては、ドット成長順序と閾値の大きさの順序とが入れ替わる場合もある。

図１３は、実施例１による画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。図１３は、互いの位置関係および誤差拡散マトリクスのパラメータによっては、ドット成長順序と閾値の大きさの順序が入れ替わる場合が起きやすい閾値マトリクスの例である。図１３に示した閾値マトリクスの場合、ノイズの加算については、最も低い閾値を持つ画素位置、すなわち（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｂ），（ｃ，ｄ）の位置に対してではなく、現実的にハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい位置、すなわち（ｘ，ｙ）＝（ａ，ａ），（ｃ，ｃ）の画素位置に対して行うことが望ましい。

こうして、実施例１の画像処理装置では、閾値マトリクス設定部が、現実的にハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい画素点において閾値にノイズを付加することによってテクスチャーの発生を低減し、かつノイズを付加しない画素点では粒状性を確保できるので、テクスチャー発生の抑止と粒状性の確保を両立させた高画質の画像処理を施すことが出来る。

（２．２．実施例２）
図１４は、実施の形態２の実施例２による画像処理装置に使用する閾値マトリクスの模式図である。図１４に示した閾値マトリクスを用いた場合の他の実施例との差異を説明する。

実施の形態２においては、図７−１の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置では出力階調値８５、１７０を用いず、同位置にノイズ加算を行っていた。ノイズを加算する対象の閾値マトリクスは図７−１の閾値マトリクスＡ，Ｂ，Ｃ（７０１，７０２，７０３）の全てについてであり、かつ閾値マトリクス７０１，７０２，７０３全てに対して同じ画素位置に対しては同じ量のノイズ量を付加している。

一方、実施例２では、図１４に示すように、図７−１の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）に相当する位置では出力階調値８５を用いず、０，１７０，２５５の何れかを用いる方法とする。この場合、（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）の画素位置でノイズを加算する対象のマトリクスは、図１４の閾値マトリクスＡ，Ｂ（１４０１，１４０２）について同じ量のノイズ量を付加すればよい。閾値マトリクスＣ（１４０３）については、閾値マトリクスＢ（１４０２）が小ドット抑制処理を行っていないため、特にノイズを加える必要がない。

（３．実施の形態３）
図１５−１は、実施の形態３による画像処理装置における閾値マトリクス設定部の有するノイズ加算部の機能的ブロック図である。図１５−２は、実施の形態３による画像処理手順を説明するフローチャートである。図１６は、ノイズ加算部が使用する画素位置毎の振幅倍率を決定するテーブルの一例を示す模式図である。

実施の形態２では、画素位置に基づいてノイズを付加するか否かを決定していたが、実施の形態３では、全画素位置にノイズ付加を行うが、付加するノイズの振幅を画素位置に応じて変化させる。このように画素位置に応じて付加するノイズの振幅を変化させることによって、実施の形態２による画像処理と同様の効果を得ることができる。

実施の形態３によるノイズ加算部４０２は、ノイズマトリクスメモリ１５０１、振幅倍率乗算部１５０２、および加算部１５０３を備える。図１５に示されたノイズマトリクスメモリ１５０１は、図９に示したものと同じノイズのマトリクスを格納している。振幅倍率乗算部１５０２は、図１６に示したような画素位置毎の振幅倍率が決定されたテーブルを参照し、該当位置の振幅倍率定数とノイズとの乗算を行う。図１６のテーブルにおける各要素の振幅倍率の大小関係は、ｘ＜ｙ≦ｚである。ここで、振幅倍率ｚを、ハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい位置に配置し、やや不安定なドットが発生する部分には振幅倍率ｙを、残りの部分には振幅倍率ｘを配置することにより、実施例１と同様の効果を得ることができる。

図１５−２を参照して実施の形態３による画像処理手順を説明する。出力階調値決定部１０３が、修正入力値を読み込む（ステップＳ３０１）。振幅倍率乗算部１５０２はノイズマトリクスメモリ１５０１から振幅倍率を読み込み、各ノイズに乗算する（ステップＳ３０２）。加算部１５０３は乗算された振幅倍率を各閾値に加算し、ノイズ加算部４０２は加算された閾値を出力し（ステップＳ３０３）、出力階調値決定部１０３はノイズ付加処理された閾値で修正入力値を判定、出力階調値を決定する（ステップＳ３０４）。

なお、ノイズの加算による粒状性の悪化を抑制するためには、上記振幅倍率ｘを０に近い値に設定すると良い。

なお、実施の形態３では、図１６に示したように、閾値マトリクスの最も低い閾値を持つ画素位置すなわち（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）の位置に対して最も大きな振幅倍率を配置しているが、実質的にハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい位置に対して最も大きな振幅倍率を配置した方が現実的であることは言うまでもない。

こうして、実施の形態３による画像処理装置では、閾値マトリクス設定部が各画素点に対応する閾値マトリクスの要素に対してノイズの振幅倍率を変化させて乗算することによって、テクスチャー発生を低減し、かつ粒状性を確保できるので、高画質の画像処理を施すことが出来る。

（３．１．実施例３）
図１７は、ドットゲインのために画素が占める領域よりもドットが広く打たれる一例を示す模式図である。図１８は、閾値マトリクスの他の例を示す模式図である。全画素に最大サイズのドットを打った際に、色材で塗りつぶされない領域が存在しないよう、もしくは、ドットゲインが原因で、各画素が本来の占めている領域よりドットを広く打つ場合は、図１７のように示すような出力が得られることが多い。即ち、各画素が本来占める領域を超えて実際にドットが打たれる領域が広くなってしまう現象である。このような場合に、図４に示す順序でドット発生をさせると、順序が８と示した（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｃ），（ｃ，ａ）に相当する位置や、順序が７と示した（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｄ），（ｃ，ｂ）に相当する位置においては、わずかに空白を残してドットを打つことが困難となる。この結果、大きなドットを打つ場合と、それより小さなドットを打つ場合とで出力濃度に差が生じにくく、階調性が悪化しやすい。特に、前者の（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｃ），（ｃ，ａ）に相当する位置は、後者の（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｄ），（ｃ，ｂ）に相当する位置よりも、周囲にドットが多く打たれる可能性が高いので、階調性が悪化しやすい。

そこで、実施例３では、図４で順序の数字である８と示した位置において、出力階調値として８５や１７０を用いずに０、２５５のいずれかのみを用いる。また、図４で７と示した位置では出力階調値として１７０を用いずに０、８５、２５５のいずれかのみを用いる。そのための方法として、例えば図１８に示すような閾値マトリクスを用いる方法がある。

以上のように、（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｃ），（ｃ，ａ）の位置や（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｄ），（ｃ，ｂ）の位置において、実質的に小ドットの発生の抑制をすることにより、出力可能な出力値数が少なくなるため、テクスチャーが目につきやすくなる。そこで、他の実施例と同様に実質的に小ドット抑制を行う画素位置に対応する閾値に対してドット加算を行う。もしくは、実質的に小ドット抑制を行う画素位置では、ノイズの振幅倍率を大きく設定し、ノイズの振幅量を大きくするか、あるいは極大にする。

ここで、本実施例で示したように近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量を極大にし、かつ実施例３で示したように近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でもノイズの振幅量を極大にするような組合せの方法が効果的である。

（３．２．実施例４）
図１９は、実施例４での閾値マトリクスの他の例を示す模式図である。これまでの実施例では、小ドット抑制を行う画素位置において、ディザ閾値マトリクスの持つ周波数をもったテクスチャーが目につくため、閾値マトリクスの周期性を乱すよう適切な画素位置についてノイズ付加を行い、テクスチャー低減を行っていた。それに対して、実施例４では、ハイライト部において近傍の画素に先んじて小さなドットが孤立して発生しやすい画素位置において閾値をサブマトリクス化するよう画素位置に応じて閾値を修正することによって、テクスチャーの低減を図る。

これを実現するための実施例４では、図１９の閾値マトリクスにおいて下線を引いて示すように、小ドット抑制を行う画素位置（下線部）で閾値の修正を行う。より具体的には、元々は図７−１の閾値マトリクス７０３では（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）の位置の閾値が共に２４であったものを、図１９の閾値マトリクスＣ１９０３の（ｘ，ｙ）＝（ｂ，ｂ），（ｄ，ｄ）の画素位置での閾値に示されるように、２０と２８という異なる閾値に設定し直す。また同様に図７−１の閾値マトリクス７０２では（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｂ），（ｄ，ｃ）の位置の閾値が共に８０であったものを、図１９の閾値マトリクスＢ１９０２の（ｘ，ｙ）＝（ａ，ｂ），（ｄ，ｃ）の画素位置での閾値に示されるように、７６と８４と異なる閾値に設定し直す。

（４．実施の形態４）
図２０は、実施の形態４による画像形成装置の機能的ブロック図である。画像形成装置１は、スキャナ３，画像処理装置１００、および画像出力装置４を備えてなる。スキャナ３は、読み取り光学系３１、読み取った構造を光電変換するＣＣＤ３２，および光電変換されたアナログデータをデジタルデータに変換するアナログ信号処理部３３を有する。

ここで画像形成装置１は、実施の形態１による画像処理装置１００を、画像処理機能を実行する部分として備えた画像形成装置として具現化することができる。スキャナで読み取ったデジタルデータを画像処理装置１００は入力して処理を施し、画像出力装置４が記録媒体に印刷して出力する。

実施の形態４による画像形成装置の動作および画像形成手順は、スキャナ３が読み込んだ画像データを、すでに実施の形態１において説明した画像処理装置１００が入力し、入力した画像データに対して画像処理装置１００が画像処理を施して出力した画像データを、画像出力装置４が画像出力することによって動作および手順を具現化できるので、ここでは説明を省略する。

画像形成装置１は、また、実施の形態２、３、およびそれらの実施例のいずれかによる画像処理装置を内部に組み込んでそれぞれの画像処理機能を実行し、それぞれ処理を施した画像データによって記録媒体に印刷して出力することができる。

このように実施の形態４による画像形成装置によれば、画像入力値あるいは修正入力値と閾値を比較しながらも、所定の画素位置において所定の階調値を除外して出力するよう設定されることによって、また、さらに閾値に対してノイズを付加して比較して出力し、孤立点を除去し画像を安定化させ、階調安定性に優れた高品質な画像出力のための画像処理を施して画像出力装置４に送信するので、記録媒体上の画像形成においてテクスチャーの発生を抑止し、粒状性や安定性に優れた高品質の画像を形成できる。

（５．ハードウェア構成など）
図２１は、かかる画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図に示すように、この画像形成装置は、コントローラ９１０とエンジン部９６０とをＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスで接続した構成となる。コントローラ９１０は、画像形成装置全体の制御と画像読取、画像処理、操作部（不図示）からの入力を制御するコントローラである。エンジン部９６０は、ＰＣＩバスに接続可能な画像処理エンジンなどであり、例えば取得した画像データに対して誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分が含まれる。

コントローラ９１０は、ＣＰＵ９１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）９１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）９１２と、サウスブリッジ（ＳＢ）９１４と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）９１７と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｅｒｃｕｉｔ）９１６と、ハードディスクドライブ９１８とを有し、ノースブリッジ９１３とＡＳＩＣ９１６との間をＡＧＰ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｏｒｔ）バス９１５で接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐ９１２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１２ａと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１２ｂとをさらに有する。

ＣＰＵ９１１は、画像形成装置の全体制御を行うものであり、ＮＢ９１３、ＭＥＭ−Ｐ９１２およびＳＢ９１４からなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。

ＮＢ９１３は、ＣＰＵ９１１とＭＥＭ−Ｐ９１２、ＳＢ９１４、ＡＧＰ９１５とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。

ＭＥＭ−Ｐ９１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ９１２ａとＲＡＭ９１２ｂとからなる。ＲＯＭ９１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ９１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、画像処理時の画像描画メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。

ＳＢ９１４は、ＮＢ９１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ９１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ９１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。

ＡＳＩＣ９１６は、マルチメディア情報処理用のハードウェア要素を有するマルチメディア情報処理用途向けのＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、ＡＧＰ９１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ９１８およびＭＥＭ−Ｃ９１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。

このＡＳＩＣ９１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ９１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ９１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジック等により画像データの回転などを行う複数のＤＭＡＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）と、エンジン部９６０との間でＰＣＩバスを介してＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）９４０、ＩＥＥＥ（ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ １３９４）インタフェース９５０が接続される。

ＭＥＭ−Ｃ９１７は、送信用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリであり、ＨＤＤ９１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストーレジである。

ＡＧＰ９１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレータカード用のバスインタフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィクスアクセラレータカードを高速にするものである。

ＡＳＩＣ９１６に接続するキーボード９２０は、操作者からの操作入力を受け付けて、ＡＳＩＣ９１６に受け付けられた操作入力情報を送信する。

本実施形態の画像形成装置で実行される画像形成プログラム、および画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施形態の画像形成装置で実行される画像形成プログラム、および画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良く、また、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

本実施の形態の画像形成装置で実行される画像読取プログラム、および画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、上述した各部（画像入力部、修正入力値算出部、出力階調値決定部、誤差算出部、誤差バッファ、誤差和算出部、および閾値マトリクス設定部等）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから画像形成プログラム、あるいは画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、画像入力部、修正入力値算出部、出力階調値決定部、誤差算出部、誤差バッファ、誤差和算出部、および閾値マトリクス設定部等が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上説明した本発明の実施の形態およびそれらの実施例は、説明のための例であって、本発明はここに説明したこれらの例に限定されるものではない。

以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、画像形成装置、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、画像処理技術に有用であり、特に多値画像データを少値画像データに変換する際の中間調データ処理技術に有用である。

実施の形態１による画像処理装置の機能的ブロック図である。 画像処理手順を説明するフローチャートである。 画像処理装置に使用する閾値マトリクスの模式図である。 図３に示す閾値マトリクスを使用して出力階調値を決定した場合の、画素点における網点型のドット成長順序を説明する図である。 注目画素に関与する誤差マトリクスを説明する図である。 誤差和算出部が使用する他の誤差マトリクスを説明する図である。 画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。 閾値マトリクス設定部のブロック図である。 実施の形態２による画像処理装置の機能的ブロック図である。 閾値マトリクス設定部の機能的ブロック図である。 ノイズ加算部が使用する画素位置対応のノイズ付加を説明する図である。 ノイズを加算する画素位置の一例を示す模式図である。 実施の形態２による画像処理手順を説明するフローチャートである。 実施の形態２の実施例１による画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。 図１１に示した閾値マトリクスを使用して出力階調値を決定する場合の、画素点における網点型のドット成長順序を説明する図である。 実施例１による画像処理装置に使用する他の閾値マトリクスの模式図である。 実施の形態２の実施例２による画像処理装置に使用する閾値マトリクスの模式図である。 実施の形態３による画像処理装置における閾値マトリクス設定部の有するノイズ加算部の機能的ブロック図である。 実施の形態３による画像処理手順を説明するフローチャートである。 ノイズ加算部が使用する画素位置毎の振幅倍率を決定するテーブルの一例を示す模式図である。 ドットゲインのために画素が占める領域よりもドットが広く打たれる一例を示す模式図である。 閾値マトリクスの他の例を示す模式図である。 実施例４での閾値マトリクスの他の例を示す模式図である。 実施の形態４による画像形成装置の機能的ブロック図である。 かかる画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 画像形成装置
３ スキャナ
４ 画像出力装置
３１ 光学系
３２ ＣＣＤ
３３ アナログ信号処理部
１００、２００ 画像処理装置
１０１ 画像入力部
１０２ 修正入力値算出部
１０３ 出力階調値決定部
１０４ 誤差算出部
１０５ 誤差バッファ
１０６ 誤差和算出部
１０７、２０７ 閾値マトリクス設定部
８０１ 閾値マトリクスメモリ
８０２、４０２ ノイズ加算部
１５０１ ノイズマトリクスメモリ
１５０２ 振幅倍率乗算部
１５０３ 加算部

Claims (21)

1. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
4. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記閾値設定手段は、前記所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
7. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出手段と、
   前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定手段と、
   前記修正入力値算出手段が算出した注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定手段と、
   前記出力階調値決定手段が出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 前記閾値設定手段は、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
9. 前記閾値設定手段は、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
10. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
11. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
12. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
13. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も高い閾値でノイズの振幅量が極大となるように設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
14. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の所定の近傍画素位置の閾値のうち最も低い閾値および最も高い閾値のいずれかにおいてノイズの振幅量が極大となるように設定するとともに中間レベルの閾値に移行するに従ってノイズの振幅量が小さくなるよう設定して、前記周期性を有する閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記振幅量が極大のノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
15. 前記閾値設定工程は、前記所定の近傍画素位置の閾値として、主走査方向の近傍画素位置の閾値を採用することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
16. 注目画素位置の入力階調値に、所定の重みを誤差値に付けて加算し、修正入力値を算出する修正入力値算出工程と、
    前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値の中の、画像出力装置による画像出力の際に孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値及び当該孤立するドットの発生が抑制されるように設定された閾値以外の閾値のうち最も低い閾値にノイズを付加する閾値設定工程と、
    前記修正入力値算出工程で算出された注目画素位置の修正入力値と、前記ノイズが付加された閾値との大小関係に基づいて、出力階調値を決定する出力階調値決定工程と、
    前記出力階調値決定工程で出力した出力階調値と前記修正入力値との差分を誤差値として算出する誤差値算出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
17. 前記閾値設定工程は、同一画素位置の閾値に対しては同一のノイズを付加することを特徴とする請求項１０〜１６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
18. 前記閾値設定工程は、前記注目画素位置に対応した周期性を有する閾値として、網点形状の出力を得るディザ閾値を用いることを特徴とする請求項１０〜１７のいずれか１つに記載の画像処理方法。
19. 請求項１０〜１８のいずれか１つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
20. 画像データを入力して入力階調値に変換する入力装置と、
    請求項１〜９のいずれか１つに記載の画像処理装置と、
    前記画像処理装置が出力した画像データを受信して画像出力する画像出力装置と、
    を備えることを特徴とする画像形成装置。
21. 請求項１９に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能
    な記録媒体。

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