JP6498132B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、量子化処理を行って記録媒体に画像を形成するための画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。

擬似階調法を用いて画像を記録する場合、多値の画像データを量子化する必要があるが、この際に利用される量子化法としては誤差拡散法やディザ法が知られている。特に、予め記憶されている閾値と多値データの階調値とを比較してドットの記録または非記録を決定するディザ法は、誤差拡散法に比べて処理負荷が小さく、多くの画像処理装置で有用されている。このようなディザ法では、特に低階調領域におけるドットの分散性が課題となるが、好適なドット分散性を得るための閾値マトリクスとして、ブルーノイズ特性を有する閾値マトリクスが提案されている。

図５（ａ）および５（ｂ）は、ブルーノイズ特性および明視距離２５０ｍｍにおける人間の視覚特性（ＶＴＦ）を示す図である。両図において、横軸は周波数（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）であり、グラフの左に行くほど低周波、右に行くほど高周波であることを示している。一方、縦軸はそれぞれの周波数に対応する強度（パワー）を示している。

図５（ａ）を参照するに、ブルーノイズ特性には、低周波側の成分が抑えられていること、急激な立ち上がり（ピーク）を持っていること、高周波側の成分が平らであること、の特徴がある。一方、図５（ｂ）に示す人間の視覚特性では、低周波領域に高い感度を持ち、高周波領域の感度は低い。すなわち、低周波成分は目につきやすいが、高周波成分は目につきにくい。ブルーノイズ特性は、このような視覚特性を鑑みたものであり、視覚特性において、感度の高い（目に見えやすい）低周波領域はほとんどパワーを持たず、感度の低い（目に見えにくい）高周波領域にパワーを持つようになっている。このため、ブルーノイズ特性を有する閾値マトリクスを用いて量子化処理を行った画像を人間が目視した場合、ドットの偏りや周期性が感知され難く、快適な画像として認識される。

以上説明したようなブルーノイズ特性については、非特許文献１をはじめとして、多くの文献で定義され説明されている。また、ブルーノイズ特性を含め、周波数成分をコントロールしながら閾値マトリクスを作成する方法については、ｖｏｉｄ−ａｎｄ−ｃｌｕｓｔｅｒ方式を採用することが出来る。ｖｏｉｄ−ａｎｄ−ｃｌｕｓｔｅｒ方式を用いた閾値マトリクスの作成方法は非特許文献２に開示されている。

一方、近年のインクジェット記録装置では、高階調化と高解像度化が推し進められ１２００ｄｐｉ（ドット／インチ）や２４００ｄｐｉのような高い解像度でドットを記録できるものが提供されている。但し、所定フォーマットの画像データから記録装置が記録可能なデータを生成するための信号値変換の全てを１２００ｄｐｉや２４００ｄｐｉの高い解像度で行おうとすると、処理負荷が大きくスループットの低下が懸念される。このため、多くのインクジェット記録装置では、主な画像処理は６００ｄｐｉ程度の比較的低解像度で行いながら、その後それぞれの画素データを数レベルに多値量子化した後、更に記録解像度に合わせた２値化処理を行う方法が採用されている。

図４（ａ）および（ｂ）は、閾値マトリクスを用いた多値量子化の具体例を示す図である。図４（ａ）は、０〜２５５の入力多値データＩｎを、閾値マトリクス４００を用いて、レベル０〜レベル２の３値に量子化する場合を示している。閾値マトリクス４００において、個々の画素領域には０〜１２７の閾値が高い分散性で配置されている。図では簡単のため、閾値マトリクス４００の領域を４画素×４画素領域としているが、実際には０〜１２７の閾値のそれぞれが、少なくとも１つ以上ずつ配置されるような領域を有している。

２５６値の入力多値データＩｎを３値に多値量子化する際、入力多値データの領域（０〜２５５）は、第１領域（０〜１２８）と第２領域（１２９〜２５５）に分割され、夫々の領域で所定の閾値マトリクスを用いた２値化処理が行われる。そして、第１領域については、入力多値データＩｎが対応する閾値よりも大きい場合はレベル１に、閾値以下の場合はレベル０に量子化される。第２領域については、入力多値データＩｎが対応する閾値よりも大きい場合はレベル２に、閾値以下の場合はレベル１に量子化される。このように、一般的な多値量子化処理では、入力多値データＩｎの領域を（量子化後のレベル数Ｌ−１）で分割し、夫々の領域で２値化処理することにより、Ｌ段階の量子化値を得ている。

図４（ａ）では、いくつかの入力多値データＩｎに対する量子化結果を具体的に示している。Ｉｎ＝０のとき全画素の量子化値は０となり、Ｉｎ＝１２８のとき全画素の量子化値は１になり、Ｉｎ＝２５５のとき全画素の量子化値は２となる。また、０＜Ｉｎ＜１２８のときは０と１の２段階の量子化値が混在し、１２８＜Ｉｎ＜２５５のときは１と２の２段階の量子化値が混在する。

図４（ｂ）は、入力多値データＩｎに従って実際に記録媒体にドットパターンを記録した場合の視覚的な粒状度の程度を、入力多値データＩｎに対応づけて示している。粒状度が高いほど画像内にざらつきが目立ち、視覚的に好ましくない印象を受ける。入力多値データＩｎが０、または１２８、または２５５のとき、画素領域は同一の量子化値で統一される。結果、画像全域に同一のドットパターンが一様に配列し、粒状度は低く抑えられている。これに対し、入力多値データＩｎが、０＜Ｉｎ＜１２８、または１２８＜Ｉｎ＜２５５の場合、画素領域には２種類の量子化値が混在している。結果、画像全域には異なるドットパターンが散在し、粒状度は高まっている。特に、０と１の量子化値が半数ずつ混在するＩｎ＝６４や、１と２の量子化値が半数ずつ混在するＩｎ＝１９２では、粒状度が最も高くなっている。

このような状況において、入力多値データＩnを０から２５５に徐々に変化させて行くと、粒状度はＩｎ＝１２８近傍で最も激しく変化する。そして、このような粒状度の切り替わりはグラデーションパターンを記録した場合に、擬似輪郭として認識されてしまう。すなわち、従来の一般的なディザ法を用いた多値量子化処理では、濃度の連続性は得られるものの、粒状度の連続性が得られていなかった。

このような粒状度の非連続性は、閾値マトリクスの全画素領域が１つの量子化値に統一されてしまうような階調が存在することに起因している（例えばＩｎ＝１２８で量子化値１に統一）。このように１つの量子化値に統一されてしまう階調では、等しいドットパターンが繰り返し配列するので、近傍の階調に比べて粒状度が極端に低くなるからである。

このような現象を鑑み、特許文献１には、１つの量子化値に統一される階調を生じさせないような多値量子化法が開示されている。具体的には、Ｉｎ＝１２８近傍の特定階調では、Ｉｎ＜１２８でも量子化値が２となる画素やＩｎ＞１２８でも量子化値が０となる画素を生成し、閾値マトリクス領域に内に０、１、２の３段階の量子化値が混在するようにしている。そして、Ｉｎ＝１２８において粒状度が極端に低くならないようにして、粒状度の非連続性を緩和している。

特許第４０５９７０１号公報

Robert Ulichney, Digital Halftoning, The MitPress Cambridge, Massachusetts London, England Rovert Ulichney, The void-and-cluster method for dither array generation, Proccedings SPIE, Human Vsion, Visual Processing, Digital Displyas IV, vol.1913, pp.332-343, 1993.

しかしながら、ブルーノイズ特性を有する閾値マトリクスを用いて特許文献１の方法を採用した場合、ブルーノイズ特性の効果を十分に発揮できない状況が発生してしまっていた。以下、具体的に説明する。

ブルーノイズ特性を有する閾値マトリクスでは、最小値の閾値（０）を含む連続する閾値に対応する画素にドットを配置することにより、分散性の高いブルーノイズ特性を得ることが出来る。よって、たとえ連続する閾値に対応する画素にドットを配置しても、最小値やその近傍の閾値（０）に対応する画素を含んでない場合には、十分なブルーノイズ特性を得ることは出来ない。

図６（ａ）〜（ｃ）は、ブルーノイズ特性を有する閾値マトリクスにおいて、特定の閾値範囲にドットを配置した場合の周波数特性を示す図である。図５（ａ）および（ｂ）と同様、横軸は空間周波数（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）、縦軸は強度（パワー）を示している。ここでは、１６×１６の画素領域に１〜１２７の閾値が分散性の高い状態で２画素ずつ配列された閾値マトリクスを用いている。図６（ａ）は０〜２９の閾値にドットを配置した場合の周波数特性、同図（ｂ）は３０〜９７の閾値にドットを配置した場合の周波数特性、同図（ｃ）は９８〜１２７の閾値にドットを配置した場合の周波数特性をそれぞれ示している。

図６（ａ）では、最小値の閾値（０）から（２９）の画素にドットが配置されているので、低周波成分が抑えられている、急激な立ち上がりを持っている、高周波成分が平らである、というブルーノイズ特性を比較的正確に実現出来ている。しかしながら、図６（ｂ）では、最小値を含む（０〜２９）閾値にはドットが配置されず、途中の閾値（３０〜９７）にのみドットが配置されているので、低周波成分が増加し、立ち上がりが緩やかになり、十分なブルーノイズ特性が得られていない。閾値（９８〜１２７）に対してのみドットが配置される図６（ｃ）についても同様である。そして、図６（ｂ）や（ｃ）のように、最小値（０）を含む閾値領域を外した閾値領域にドットを配置して得られる画像の分散性は、図６（ａ）のように最小値を含む閾値領域にドットを配置して得られる画像の分散性よりも低くなる。

特許文献１の場合、入力多値データＩｎが低い領域（Ｉｎ＝０〜１２４）では、入力多値データの値が１つ上昇するに従って、量子化値が１となる画素が１つ増加し量子化値が０（紙白）となる画素が１つ減少する。そして、当該範囲（Ｉｎ＝０〜１２４）においてはいずれの階調でもブルーノイズ特性が実現される。しかし、入力多値データＩｎが中間値（Ｉｎ＝１２８）に近い領域（Ｉｎ＝１２５〜１３２）では、入力多値データの値が１つ上昇しても量子化値が０の画素はそのまま維持され、量子化値が１である画素の量子化値が２に置き換えられて行く。このため、１と２の量子化値を区別しない場合のドットの配置はそのまま維持される。

しかし、当該階調領域（Ｉｎ＝１２５〜１３２）は、量子化値が０（紙白）である画素から見れば、図６（ｃ）のような周波数特性を有することになり、比較的粒状度が高く認識される領域である。すなわち、特許文献１を採用した場合、図４（ｂ）で示したような粒状度の非連続性は緩和されるが、比較的粒状度が高い階調領域が広がってしまっていた。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたものである。よってその目的とするところは、閾値マトリクスを用いながら、低階調から高諧調までの各階調において分散性に優れた画像を出力可能な画像処理装置を提供することである。

そのために本発明は、多値データを当該多値データよりも小さい階調数を有する多値の量子化データに変換するための画像処理装置であって、画像の複数の画素に相当する画素領域を有し、画素位置に応じて異なる閾値が設定されている閾値マトリクスにおける閾値を取得する手段と、前記多値データが取り得る階調の範囲が２つ以上の階調領域に分割されて得られる領域にそれぞれ相当する複数の階調領域のうち、いずれの階調領域に前記多値データが示す階調が含まれるかに応じて、前記多値データに対する前記量子化データの仮量子化値を設定する仮量子化手段と、前記階調領域における前記多値データの階調の位置に応じた当該多値データのための比較多値データと前記閾値を比較した結果に基づいて、前記仮量子化手段が設定した仮量子化値、当該仮量子化値より小さな値、当該仮量子化値より大きな値のいずれかを、前記多値データに対する前記量子化データの量子化値に決定する量子化手段とを備え、前記量子化手段は、前記画素領域の各画素の多値データが同じ中間の階調を示す値である場合、前記多値データの値の上昇に伴い、前記所定の画素領域において、前記仮量子化値より大きな値を有する画素が増え、前記仮量子化値を有する画素の数は変わらず、前記仮量子化値より小さな値を有する画素が減るように量子化値を決定することを特徴とする。

本発明によれば、全体的に粒状度を抑えながらも、擬似輪郭の要因となる粒状度の極端な変動を抑制し、いずれの階調においても分散性に優れた画像を出力することが可能となる。

インクジェット記録システムの制御の構成を示すブロック図である。 画像データの処理を説明するためフローチャートである。 量子化処理の詳細を説明するためのブロック図である。 （ａ）および（ｂ）は、閾値マトリクスを用いた多値量子化の例を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、ブルーノイズ特性と視覚特性の比較図である。 （ａ）〜（ｃ）は特定の閾値範囲にドットを配置したときの周波数特性である。 （ａ）および（ｂ）は、一般的な多値量子化処理の工程と結果を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、本発明の多値量子化処理の工程と結果を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、入力多値データＩｎに対する量子化値の分布図である。 実施例２の多値量子化処理の工程を説明するためのフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は入力多値データＩｎに対する量子化値の分布図である。 （ａ）および（ｂ）は入力多値データＩｎに対する量子化値の分布図である。

（実施例１）
図１は、本発明に適用可能なインクジェット記録システムの制御の構成を示すブロック図である。本実施例におけるインクジェット記録システムは、画像供給デバイス３、画像処理装置２およびインクジェット記録装置１（以下、単に記録装置とも言う）から構成されている。画像供給デバイス３より供給された画像データは、画像処理装置２にて所定の画像処理が施された後、記録装置１に送られ、記録される。

記録装置１において、記録装置主制御部１０１は記録装置１全体を制御するためのものであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどによって構成されている。記録バッファ１０２は、記録ヘッド１０３に転送する前の画像データを、ラスタデータとして格納することができる。記録ヘッド１０３は、インクを滴として吐出可能な複数の記録素子を有するインクジェット方式の記録ヘッドであり、記録バッファ１０２に格納された画像データに従って、各記録素子からインクを吐出する。本実施例では、シアン、マゼンタ、イエローおよびブラックの４色分の記録素子列が、記録ヘッド１０３上に配列するものとする。

給排紙モータ制御部１０４は記録媒体の搬送や給排紙の制御を行う。記録装置インタフェイス（Ｉ／Ｆ）１０５は、画像処理装置２との間でデータ信号の授受を行う。Ｉ／Ｆ信号線１１４は両者を接続する。Ｉ／Ｆ信号線１１４の種類としては、例えばセントロニクス社の仕様のものを適用することができる。データバッファ１０６は、画像処理装置２から受信した画像データを一時的に格納する。システムバス１０７は記録装置１の各機能を接続する。

一方、画像処理装置２において、画像処理装置主制御部１０８は、画像供給デバイス３から供給された画像に対し様々な処理を行って記録装置１が記録可能な画像データを生成するためのものであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えている。後述する図３に示した本発明の量子化構成も画像処理装置主制御部１０８に備えられており、図２や図８（ａ）で説明するフローチャートは画像処理装置主制御部１０８のＣＰＵが実行するものである。また、これらフローチャートで使用するルックアップテーブルや閾値マトリクスは、記録媒体の種類や印刷モードごとに画像処理装置主制御部１０８内のＲＯＭに予め記憶されている。画像処理装置インタフェイス（Ｉ／Ｆ）１０９は、記録装置１との間でデータ信号の授受を行う。外部接続インタフェイス（Ｉ／Ｆ）１１３は、外部に接続された画像供給装置３との間で、画像データなどの授受を行う。表示部１１０は、ユーザに対し様々な情報を表示し、例えばＬＣＤなどを適用することが出来る。操作部１１１は、ユーザがコマンド操作を行うための機構であり、例えばキーボードやマウスを適用することが出来る。システムバス１１２は、画像処理装置主制御部１０８と各機能とを結ぶ。

図２は、画像処理装置制御部１０８が行う画像データの処理を説明するためフローチャートである。 本処理は、画像処理装置制御部１０８に備えられたＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って実行する。図２において、画像供給デバイス３より処理対象となる注目画素の画像データが入力されると（ステップＳ２００）、画像処理装置制御部１０８は、まずステップＳ２０１において色補正を実行する。画像処理装置２が画像供給装置３より受信する画像データは、ｓＲＧＢ等の規格化された色空間を表現するための、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の８ｂｉｔ輝度データである。ステップＳ２０１では、これら輝度データを記録装置固有の色空間に対応するＲＧＢ８ｂｉｔの輝度データに変換する。信号値を変換する方法は、予めＲＯＭなどに格納されたルックアップテーブル（ＬＵＴ）を参照する等の公知の方法を採用することが出来る。

ステップＳ２０２において、画像処理装置制御部１０８は、変換後のＲＧＢデータを、記録装置のインク色である、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）およびＫ（ブラック）それぞれの８ｂｉｔ２５６値の階調データ（濃度データ）に分解する。この段階で、８ｂｉｔのグレー画像が４チャンネル分（４色分）生成される。インク色分解処理においても、色補正処理と同様、予めＲＯＭなどに格納されたルックアップテーブル（ＬＵＴ）を参照することが出来る。

ステップＳ２０３において、画像処理装置制御部１０８は、ＣＭＹＫそれぞれに対し、階調補正処理を行う。一般に、記録媒体に記録されるドットの数と、その数のドットによって記録媒体で実現される光学濃度は線形関係にはない。よって、この関係を線形にすべく多値の色信号データＣＭＹＫを一次変換して、記録媒体に記録されるドットの数を調整する。具体的には、夫々のインク色に対応して用意された一次元ルックアップテーブルを参照し、８ｂｉｔ２５６値のＣＭＹＫを同じく８ｂｉｔ２５６値のＣ´Ｍ´Ｙ´Ｋ´に変換する。

ステップＳ２０４において、画像処理装置制御部１０８は、Ｃ´Ｍ´Ｙ´Ｋ´に対し所定の量子化処理を行い、数ビットの量子化データに変換する。例えば３値に量子化する場合、０〜２５５の８ｂｉｔ入力多値データを０〜２の２ｂｉｔデータに変換する。当該量子化処理については、後に詳しく説明する。

続くステップＳ２０５において、画像処理装置制御部１０８はインデックス展開処理を行う。具体的には、個々の画素に記録するドットの数と位置を定めた複数のドット配置パターンの中から、１つのドット配置パターンを、ステップＳ２０４で得られた量子化値に対応づけて選出する。そして、このドットデータを２値データとして出力する（ステップＳ２０６）。以上で本処理が終了する。なお、図２では、量子化値にドットパターンを１対１で対応づけるインデックス展開処理を用意したが、記録ヘッド１０３が大と小のドットを記録可能な場合には、量子化値２を大ドット、量子化値１を小ドットと対応づけて記録しても良い。

図３は、図２のステップＳ２０４の量子化処理を実行する機構を説明するためのブロック図である。本発明の量子化処理はディザ法によって行われる。

画像データ取得部３０１は、各インク色について、個々の画素の濃度を示す８ｂｉｔの多値階調データＣ´Ｍ´Ｙ´Ｋ´を取得し、ディザ処理部３０２に転送する。ディザ処理部３０２における処理はＣ´Ｍ´Ｙ´Ｋ´それぞれについて並列に行われるので、ここではある１色の入力多値データＩｎの処理について説明する。

ディザ処理部３０２において、量子化すべき８ｂｉｔの入力多値データＩｎはそのまま量子化処理部３０６に送信される。一方、閾値取得部３０５はメモリ３０３にアクセスし、該当する閾値マトリクス３０４を取得して、配列する閾値の中から入力多値データＩｎの座標に対応する閾値を選択し、これを量子化処理部３０６に送信する。本実施形態の閾値マトリクス３１０は、１６×１６画素の領域を有し、０〜１２７の閾値が２画素ずつブルーノイズ特性を有するように配列して形成されている。量子化処理部３０６は、入力多値データＩｎと閾値取得部３０５から取得した閾値Ｄｔｈを用いて所定の量子化処理を行い、個々の画素について０、１、２のいずれか量子化値を有する量子化データを出力する。

以下、本実施例の特徴的な多値量子化処理を説明するために、まず従来の一般的な多値量子化処理について説明する。

図７（ａ）および（ｂ）は、は、従来の一般的な多値量子化処理の工程および結果を説明するための図である。図７（ａ）は、量子化処理部３０６が実行する１画素分の量子化処理を説明するためのフローチャートである。１画素分の入力多値データＩｎが入力されると、量子化処理部３０６は、まずステップＳ７０１において、量子化代表値Ｔｈと、ディザ閾値Ｄｔｈを用意する。

量子化代表値Ｔｈとは、図４（ａ）および（ｂ）で説明したように入力多値データＩｎを複数の領域に分割するための境界値であり、その値と個数は入力多値データＩｎの階調範囲と量子化値の段階数に対応して定められる。０〜２５５の２５６階調を有する入力多値データＩｎを、３値（０、１、２）に量子化する場合は、２５６階調を２つの領域に分割することになるので、等分割する場合は、２５６／（３−１）＝１２８が量子化代表値Ｔｈとなる。以下、等分割を前提に説明する。一方、ディザ閾値Ｄｔｈは、閾値取得部３０５が取得した閾値マトリクスの中で入力多値データＩｎの座標（ｘ、ｙ）に対応する位置に配置された値である。

ステップＳ７０２において、量子化処理部３０６は、式（１）を用いて、仮量子化値Ｎ´および比較多値データＩｎ´を求める。
Ｉｎ／Ｔｈ＝Ｎ´…Ｉｎ´ ・・・式（１）
すなわち、入力多値データＩｎを量子化代表値Ｔｈで除算した際の商が仮量子化値Ｎ´となり、余りが比較多値データＩｎ´となる。入力多値データＩｎの階調領域を等分割ではなく複数の領域に分ける場合は、入力多値データＩｎを予め定められた量子化代表値Ｔｈと比較し、大小関係によって仮量子化値Ｎ´を設定する。

ステップＳ７０３において、量子化処理部３０６は、ステップＳ７０２で得られた比較多値データＩｎ´とディザ閾値Ｄｔｈを比較する。そして、Ｉｎ´＜ Ｄｔｈ の場合は、ステップＳ７０５に進み、仮量子化値を量子化値に設定して（Ｎ＝Ｎ´）本処理を終了する。一方、Ｉｎ´≧ Ｄｔｈ の場合は、ステップＳ７０４に進み、仮量子化値Ｎ´に１を加えた値を量子化値として（Ｎ＝Ｎ´＋１）本処理を終了する。

図７（ｂ）は、上記量子化処理を行った場合の量子化結果を示す図である。ここでは、閾値マトリクス４００を用いて０〜２５５の階調領域を有する入力多値データＩｎを、レベル０〜２のようにより階調数の少ない３値に量子化した場合の４×４画素領域を示している。入力多値データＩｎが一様に０であるとき、４×４領域内の全画素の量子化値は、Ｎ＝０になっている。そして、入力多値データＩｎが増大するに従ってＮ＝０の画素が減りＮ＝１の画素が増えて行き、Ｉｎ＝Ｔｈ＝１２８においては、全画素の量子化値がＮ＝１になっている。Ｉｎ＝０以上で１２８より小さい場合、量子化値はＮ＝０とＮ＝１が混在している状態となっている。

入力多値データＩｎが１２８を超えてさらに増大すると、今度はＮ＝１の画素が減りＮ＝２の画素が増えて行き、Ｉｎ＝２５５（ＭＡＸ）において、全画素の量子化値はＮ＝２となる。このように、Ｉｎ＝１２８〜２５５の階調領域において、量子化値はＮ＝１とＮ＝２が混在している状態となっている。

一方、図８（ａ）および（ｂ）は、本実施例の多値量子化処理の工程および結果を説明するための図である。ステップＳ８０１およびＳ８０２は、図７（ａ）のステップＳ７０１およびＳ７０２と同等であるので説明は省略する。

ステップＳ８０３において、量子化処理部３０６は、ディザ閾値Ｄｔｈの拡張処理を行う。具体的には、閾値の階調領域（１〜１２７）を、より広い領域（例えば０〜１６０）に拡張するように、式（２）を用いて拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´を算出する。
Ｄｔｈ´＝Ｄｔｈ×（１６０／１２７） ・・・式（２）
続くステップＳ８０４において、量子化処理部３０６は、ステップＳ８０２で得られた比較多値データＩｎ´とステップＳ８０３で得られた拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´を比較する。そして、Ｉｎ´≧ Ｄｔｈ´の場合は、ステップＳ８０５に進み、仮量子化値Ｎ´に１を加えた値を量子化値に決定して（Ｎ＝Ｎ´＋１）本処理を終了する。一方、Ｉｎ´＜ Ｄｔｈ´ の場合は、さらにステップＳ８０６に進む。

ステップＳ８０６において、量子化処理部３０６は、比較多値データＩｎ´を拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´から所定値αを差し引いた値（Ｄｔｈ´−α）と比較する。そして、Ｉｎ´≧（Ｄｔｈ´−α）の場合はステップＳ８０８に進み、仮量子化値Ｎ´を量子化値に決定して（Ｎ＝Ｎ´）本処理を終了する。一方、Ｉｎ´＜ （Ｄｔｈ´−α） の場合はステップＳ８０７に進み、仮量子化値Ｎ´より１を引いた値を量子化値Ｎに決定して（Ｎ＝Ｎ´−１）本処理を終了する。

図８（ｂ）は、本実施例の量子化処理を行った場合の量子化結果を示す図である。ここでは、図７（ｂ）で使用した閾値マトリクス４００に対し拡張処理を行った後の閾値マトリクス５００を用いて０〜２５５の階調領域を有する入力多値データＩｎを、レベル０〜２の３値に量子化した場合の４×４画素領域を示している。Ｉｎ＝１２８において、全画素の量子化値はＮ＝１になっておらず、Ｎ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２が混在している。このように、Ｉｎ＝０〜１２８の階調領域において、量子化値はＮ＝０とＮ＝１が混在している。

図７（ａ）で説明した従来法の場合は、比較多値データＩｎ´とディザ閾値Ｄｔｈとの比較において、
Ｉｎ´＜Ｄｔｈ のとき Ｎ＝Ｎ´
Ｄｔｈ≦Ｉｎ´ のとき Ｎ＝Ｎ´＋１
となり、量子化値Ｎは、仮量子化値Ｎ´または仮量子化値Ｎ´に１を加えた値の、２種類しか生成されなかった。これに対し、図８（ａ）で説明した本実施例の場合は、比較多値データＩｎ´と拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´との比較において、
Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´−α のとき Ｎ＝Ｎ´−１
Ｄｔｈ´−α≦Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´ のとき Ｎ＝Ｎ´
Ｄｔｈ´≦Ｉｎ´ のとき Ｎ＝Ｎ´＋１
となり、量子化値Ｎは、仮量子化値Ｎ´、仮量子化値´より１を引いた値、および仮量子化値Ｎ´に１を加えた値の、３種類が生成される。ここで、定数αは、ディザ閾値Ｄｔｈの拡張量（１６０−１２８＝３２）に相当する画素数が、量子化値（Ｎ＝Ｎ´−１）に設定されるようにするため、α＝１２８とする。

具体例を説明する。例えば、入力多値データＩｎ＝１４０の場合、式（１）より
１４０/１２８＝１…１２
となるので仮量子化値はＮ´＝１、比較多値データはＩｎ´＝１２となる。ここで例えば、
拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´＝１６０の画素については、
上式 Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´−α が満たされるので（すなわち１２ ＜ １６０−１２８）、最終的な量子化値は、Ｎ＝１−１＝０ となる。

また、Ｄｔｈ´＝１３７の画素については、
上式 Ｄｔｈ´−α≦Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´ が満たされるので（すなわち１３７−１２８ ＜ １２＜１３７）、最終的な量子化値Ｎは、Ｎ＝Ｎ´＝１ となる。

さらに、Ｄｔｈ´＝１０の画素については、
上式 Ｄｔｈ´≦Ｉｎ´ が満たされるので（すなわち１０≦１２）、量子化値Ｎは、Ｎ＝Ｎ´＋１＝２ となる。

同様に計算すると、拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´が０〜１２の画素については、その量子化値はＮ＝２となり、１３〜１４０の画素については、その量子化値はＮ＝１となり、１４１〜１６０までの画素については、その量子化値はＮ＝０となる。このような入力多値データＩｎ＝１４０の場合の出力結果は、図８（ｂ）の左から５番目のパターンに相当する。

また、例えば入力多値データＩｎ＝１６５の場合、式（１）より
１６５/１２８＝１…３７ となるので仮量子化値はＮ´＝１、比較多値データはＩｎ´＝３７となる。ここで、
拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´＝１６０の画素については、
上式 Ｄｔｈ´−α≦Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´ が満たされるので（すなわち１６０−１２８ ≦ ３７＜１６０）、量子化値Ｎは、Ｎ＝Ｎ´＝１ となる。

また、Ｄｔｈ´＝０の画素については、
上式 Ｄｔｈ´≦Ｉｎ´ が満たされるので（すなわち０≦ ３７）、量子化値Ｎは、Ｎ＝Ｎ´＋１＝２ となる。

同様に計算すると、拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´が０〜３７までの画素については、その量子化値はＮ＝２となり、３８〜１６０の画素については、その量子化値がＮ＝１となる。このような入力多値データＩｎ＝１６５の場合の出力結果は、図８（ｂ）の左から９番目のパターンに相当する。

このように、図８（ｂ）に示す本実施例の量子化結果においては、Ｉｎ＝０および２５５を除くいずれの階調においても、画素領域内には常に複数種類の量子化値が含まれている。よって、図７（ｂ）におけるＩｎ＝１２８の場合のように、全画素が同じ量子化値に統一されることがなく、一様に同じドットパターンが配列することもない。結果、粒状度が極端に低くなる階調は存在せず、擬似輪郭を抑制することが出来る。

このように、本実施例によれば、特定階調に対してのみ量子化値を３値に振り分けることが出来る。そして、この際、閾値の階調領域を拡張する割合や定数αを変化させて上記特定階調の範囲を調整することにより、全体的に粒状度を抑えながらも、擬似輪郭の要因となる粒状度の極端な変動を抑制することが可能となる。また、全ての量子化値に共通する１つの閾値マトリクスを用意すれば良いので、閾値マトリクスを記憶するためのメモリ領域を量子化値に応じた倍数だけ必要とする従来の構成に比べて、メモリ容量を少なく抑えることが出来る。

なお、入力多値データＩｎが十分に小さいときには上記式から判断すると、Ｎ＝−１になってしまう場合も考えられるが、このような場合には、強制的にＮ＝０とすれば良い。Ｎ＝−１を強制的にＮ＝０としても、Ｎ＝−１となるような画素位置は最も閾値が大きい領域であるため、粒状度を悪化させる要因にはならない。

また、Ｎ＝−１を発生させないための別の方法として、仮量子化値を入力多値データＩｎを量子化代表値Ｔｈで除算した際の商ではなく、商から１を引いた値に予め設定することも出来る。この場合、ステップＳ８０５での処理をＮ＝Ｎ´＋２に、ステップＳ８０７での処理をＮ＝Ｎ´にし、ステップＳ８０６でＩｎ´≧Ｄｔｈ´−αと判断された場合に量子化値ＮをＮ＝Ｎ´＋１とすれば良い。

ところで、既に背景技術の項で説明したとおり、特許文献１においても、所定の階調領域に対し、領域内に３段階の量子化値を混在させるための方法が開示されている。但し、既に課題の項でも説明したように、特許文献１によれば、閾値（０〜１２７）を記憶する第１の閾値マトリクスと閾値（１２８〜２５５）を記憶する第２の閾値マトリクスを用意している。このため、１つの閾値マトリクスのみを用いる本実施例に対し、閾値マトリクスを記憶するためのメモリ容量が、レベル数に応じた倍数だけ必要になる。

また、特許文献１によれば、第１のマトリクスに配列する閾値のうちの高レベルの閾値のいくつかと、第２のマトリクスに配列する閾値のうち低レベルの閾値のいくつかと交換している。このため、入力値が１２８近傍の階調領域では、入力多値データＩｎの値が１つ上昇するに従って、量子化値Ｎ＝０の画素はそのまま維持され、Ｎ＝１の画素がＮ＝２に置き換えられて行く。

これに対し本実施例では、閾値（０〜１２７）を記憶する単一の閾値マトリクスを用いている。そして、この単一の閾値マトリクスから求めた拡張閾値Ｄｔｈ´と、比較入力多値データＩｎ´との大小関係に基づいて、Ｎ、Ｎ＋１、Ｎ−１の３段階の量子化値を得ている。このため、入力多値データＩｎ＝１２８近傍の階調領域においても、入力多値データＩｎの値が１つ上昇するに従って、Ｎ＝１の画素はそのまま維持され、Ｎ＝０の画素がＮ＝２に置き換えられて行く。

図９（ａ）および（ｂ）は、入力多値データＩｎに対し、量子化値ＮがＮ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２に設定される画素数の分布を示す図である。図９（ａ）は特許文献１の多値量子化を行った場合、図９（ｂ）は本実施例の量子化処理を行った場合の画素数分布を夫々示している。

特許文献１の場合、図９（ａ）を参照するに、入力多値データＩｎ＝０〜１００の領域において、入力多値データＩｎの値が１つ上昇するに従って、量子化値Ｎ＝０の画素が徐々に減少し、Ｎ＝１の画素が単調増加している。このような階調領域では、閾値（０〜１２７）を記憶する第１の閾値マトリクスが用いられるが、当該閾値マトリクスはブルーノイズ特性を有しているので、Ｎ＝１のドットパターンは分散性の高い状態で配置され、図６（ａ）で示すような周波数特性を実現する。

入力多値データがＩｎ＝１２８に近づくと、既に量子化値Ｎ＝１が設定されている画素の量子化値が、Ｎ＝１からＮ＝２に置き換えられていく。このとき、量子化値Ｎ＝０に設定されている画素の位置と数は維持されている。そして、入力多値データがＩｎ＝１２８を超えると、再び量子化値Ｎ＝０の画素が単調減少し、Ｎ＝１の画素が単調増加して行く。

入力多値データＩｎ＝１２８近傍の階調領域において、Ｎ＝１とＮ＝２については、閾値マトリクスに配列される閾値のうち、値の小さい位置から順番に配置されている。よって、図６（ａ）のような周波数特性を有する高い分散性のドットパターンが実現される。しかしその一方、Ｎ＝０（紙白）に着目すると、当該領域はＮ＝１やＮ＝２が配置されていない残りの閾値の大きい画素領域である。よって、図６（ｃ）のようなピークが低周波側にある周波数特性を有しており、周囲に比べてコントラストの強い紙白領域は目に付きやすく、比較的高い粒状度が感知されてしまう。すなわち、特許文献１を採用した場合、図４（ｂ）で示したような粒状度の非連続性は緩和されるが、比較的粒状度が高い階調領域が広がってしまっていた。

一方、本実施例の場合、図９（ｂ）を参照するに、量子化値Ｎ＝０の画素は、入力多値データＩｎ＝０のときに最大数となり、入力多値データＩｎの値が１つ上昇するに従って、一定の傾きで単調減少する。すなわち、目に付きやすい紙白について比較的粒状度が高い階調領域が拡大されることはなく、入力多値データＩｎに対する粒状度の連続性を維持することが出来る。

なお、以上では、説明を簡単にするために、入力多値データＩｎの階調領域をディザ閾値Ｄｔｈの階調領域で等分割したが、分割後の比較入力多値データＩｎ´の領域は互いに異なっていても良いし、夫々の領域がディザ閾値Ｄｔｈの階調領域と等しくなくても良い。大きさの異なる複数の領域に分割する場合、ステップＳ８０２では、入力多値データＩｎを予め定められた量子化代表値Ｔｈと比較し、大小関係によって仮量子化値Ｎを設定すれば良い。そして夫々の領域がディザ閾値Ｄｔｈの階調領域と等しくなるように正規化し、その後ステップＳ８０３でディザ閾値Ｄｔｈに対する拡張処理を行えば良い。

また、以上では、メモリ３０３に格納されている閾値マトリクスを閾値取得部３０５が読取り、量子化処理部３０６がステップS８０３で個々の画素ごとにディザ閾値Ｄｔｈに式（２）のような演算を行って閾値Ｄｔｈ´を算出した。しかし、使用する閾値マトリクスと拡張率（１６０／１２７）が既定値である場合は、メモリ３０３に拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´を予め記憶しておくことも出来る。このような構成にすれば、拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´を取得するための演算工程（ステップS８０３）を省略することが出来、処理負荷を削減し処理速度を高めることが出来る。

以上説明したように、本実施例によれば、いずれの階調においても粒状度がある程度抑えられた画像を、入力多値データＩｎに対する粒状度の連続性を損なうことなく出力することが出来る。また、本実施例によれば、全ての量子化値に共通する１つの閾値マトリクスを用意すれば良いので、閾値マトリクスを記憶するためのメモリ領域を量子化値に応じた倍数だけ必要とする従来の構成に比べて、メモリ容量を少なく抑えることが出来る。

（実施例２）
本実施例においても、図１〜３で説明した画像処理装置を用いる。実施例１では、０〜１２７のディザ閾値Ｄｔｈに対し拡張処理を行ったが、本実施例では入力多値データＩｎに対する拡張処理を行う。

図１０は、本実施例の多値量子化処理の工程を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１００１およびＳ１００２は、図７（ａ）のステップＳ７０１およびＳ７０２と同等であるので説明は省略する。

ステップＳ１００３において、量子化処理部３０６は、比較多値データＩｎ´の拡張処理を行う。具体的には、比較多値データＩｎ´の階調領域（１〜１２７）を拡張量Ｙ＝３２だけ拡張するように、式（３）を用いて拡張比較多値データＩｎ´´を算出する。
Ｉｎ´´＝Ｉｎ´×（１２８＋３２）／１２７ ・・・式（３）
続くステップＳ１００４において、量子化処理部３０６は、ステップＳ１００３で得られた拡張比較多値データＩｎ´´とステップＳ１００２で得られたディザ閾値Ｄｔｈを比較する。そして、Ｉｎ´´≧ Ｄｔｈの場合は、ステップＳ１００５に進み、仮量子化値Ｎ´に１を加えた値を量子化値Ｎに決定して（Ｎ＝Ｎ´＋１）本処理を終了する。一方、Ｉｎ´´＜ Ｄｔｈの場合は、さらにステップＳ１００６に進む。

ステップＳ１００６において、量子化処理部３０６は、拡張比較多値データＩｎ´´をディザ閾値Ｄｔｈに所定値βを加算した値（Ｄｔｈ＋β）と比較する。そして、Ｉｎ´´≧（Ｄｔｈ＋β）の場合は、ステップＳ１００８に進み、仮量子化値Ｎ´を量子化値Ｎとして決定し（Ｎ＝Ｎ´）、本処理を終了する。一方、Ｉｎ´´＜ （Ｄｔｈ＋β） の場合は、ステップＳ１００７に進み、仮量子化値Ｎ´より１を引いた値を量子化値Ｎとして（Ｎ＝Ｎ´−１）本処理を終了する。

このような本実施例によれば、拡張比較多値データＩｎ´´とディザ閾値Ｄｔｈとの比較において、
Ｉｎ´´＜Ｄｔｈ＋β のとき Ｎ＝Ｎ´−１
Ｄｔｈ＋β≦Ｉｎ´´＜Ｄｔｈ のとき Ｎ＝Ｎ´
Ｄｔｈ≦Ｉｎ´´ のとき Ｎ＝Ｎ´＋１
となり、量子化値Ｎは、仮量子化値Ｎ´、仮量子化値より１を引いた値（Ｎ´−１）および仮量子化値に１を加えた値（Ｎ´＋１）の、３種類が生成される。ここで、βは、比較多値データの拡張量Ｙ＝３２に相当する画素数が、量子化値（Ｎ＝Ｎ−１）となるようにするため、β＝１２８−３２＝９６とする。

具体例を説明する。例えば、入力多値データＩｎ＝１４０の場合、式（１）より
１４０/１２８＝１…１２ となるので仮量子化値はＮ´＝１、比較多値データはＩｎ´＝１２となる。そして、拡張量Ｙ＝３２とすると、式（３）より拡張比較多値データは、
Ｉｎ´´＝１２×（（１２８＋３２）／１２７）＝１５ となる。よって、例えば
ディザ閾値Ｄｔｈ＝１２８の画素については、
上式 Ｉｎ´´＜Ｄｔｈ＋β が満たされるので（すなわち １５＜ １２８＋９６）、量子化値は、Ｎ＝Ｎ´−１＝０ となる。

また、Ｄｔｈ＝１００の画素については、
上式 Ｄｔｈ≦Ｉｎ´´＜Ｄｔｈ＋β が満たされるので（すなわち１００＋９６＜ １４０＜１００）、最終的な量子化値Ｎは、Ｎ＝Ｎ´＝１ となる。

さらに、Ｄｔｈ＝１０の画素については、
上式 Ｄｔｈ≦Ｉｎ´´が満たされるので（すなわち１０≦１５）、最終的な量子化値は、Ｎ＝Ｎ´＋１＝２ となる。

このように、本実施例によれば、閾値Ｄｔｈと拡張比較多値データＩｎ´´との大小関係を定数βを介して３段階にレベル付けすることにより、特定階調に対してのみ量子化値を３値に振り分けることが出来る。そして、この際、比較多値データＩｎ´の階調領域を拡張する割合や定数βを変化させて上記特定階調の範囲を調整することにより、全体的に粒状度を抑えながらも、擬似輪郭の要因となる粒状度の極端な変動を抑制することが可能となる。

なお、本実施例においても実施例１と同様、Ｎ＝−１になってしまう画素については、強制的にＮ＝０とすれば良い。また、実施例１と同様、入力多値データＩｎを量子化代表値Ｔｈで除算した際の商から予め１を引いた値を仮量子化値とすることにより、Ｎ＝−１を発生させないようにすることも出来る。

さらに、入力多値データを拡張した後に量子化処理を行う本実施例は、図２で説明した量子化処理以前の処理工程（Ｓ２０１〜Ｓ２０３）を、量子化のために必要なビット数よりも少ないビット数で行うことが出来る。このため、これら処理をハードウエアで実行する場合には、従来よりもＲＡＭへのアクセス帯域を小さくすることができる。

なお、本実施例においても、分割後の比較入力多値データＩｎ´の領域は互いに異なっていても良いし、夫々の領域がディザ閾値Ｄｔｈの階調領域と等しくなくても良い。大きさの異なる複数の領域に分割する場合、ステップＳ１００２では、入力多値データＩｎを予め定められた量子化代表値Ｔｈと比較し、大小関係によって仮量子化値Ｎを設定すれば良い。そして夫々の領域がディザ閾値Ｄｔｈの階調領域と等しくなるように正規化し、その後ステップＳ１００３で正規化後の比較入力多値データに対する拡張処理を行えば良い。

また、図１０で説明したフローチャートでは、ステップＳ１００３において、個々の入力多値データＩｎ´に対し、所定の係数を乗算することにより拡張入力多値データＩｎ´´を算出した。しかし、乗算時の係数が一定であることが明らかな場合は、入力多値データＩｎ´と拡張入力多値データＩｎ´´を１対１で対応づけた１次元ルックアップテーブルを予め用意しても良い。このようにすれば、演算工程を行うよりも処理負荷を削減し処理速度を高めることが可能となる。

（実施例３）
再度図９（ａ）および（ｂ）を参照する。図９（ｂ）に示す実施例１では、拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´が拡張されているため、入力多値データの最大値Ｉｎ＝２５６においても、Ｎ＝１となる画素が混在している。よって、入力多値データの最大値Ｉｎ＝２５６では全ての画素がＮ＝２とはなっていない。この実施例では、最高濃度より濃度が改善される多値量子化を行う。

本実施例においても、図８（ａ）に示すフローチャートに従って処理を行うことができる。ただし、実施例１では３値に量子化するために０〜２５５の階調領域を２分割したが、本実施例では当該領域を３分割する。このため、実施例１のステップＳ８０１では量子化代表値Ｔｈ＝１２８を用意したが、本実施例のステップＳ８０１では量子化代表値Ｔｈ＝８６を用意する。

ステップＳ８０２では、実施例１と同様、式（１）を用いて、仮量子化値Ｎおよび比較多値データＩｎ´を求める。
Ｉｎ／Ｔｈ＝Ｎ´…Ｉｎ´ ・・・式（１）

これにより、本実施例では３種類の仮量子化値Ｎ（Ｎ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２）が得られる。

ステップＳ８０３において、量子化処理部３０６は、ディザ閾値Ｄｔｈの拡張処理を行う。具体的には、閾値の階調領域（１〜１２７）を、より広い領域（例えば０〜１７０）に拡張するように、式（４）を用いて拡張ディザ閾値Ｄｔｈ´を算出する。
Ｄｔｈ´＝Ｄｔｈ×（１７０／１２７） ・・・式（４）

その後、ステップＳ８０４〜Ｓ８０７の処理は、実施例１と同様である。すなわち、
Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´−α のとき Ｎ＝Ｎ´−１
Ｄｔｈ´−α≦Ｉｎ´＜Ｄｔｈ´ のとき Ｎ＝Ｎ´
Ｄｔｈ´≦Ｉｎ´ のとき Ｎ＝Ｎ´＋１
とする。但し、本実施例におけるαは、ディザ閾値Ｄｔｈの拡張量（１７０−８６＝８４）に相当する画素数が、量子化値（Ｎ＝Ｎ−１）となるようにするため、α＝８６とする。

これにより、本実施例では、４段階の量子化値（Ｎ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２、Ｎ＝３）が生成される。但し、実際の記録にはＮ＝３に対応する出力表現（ドット径やドット数）は無いため、量子化値がＮ＝３に決定された画素については、その量子化値を強制的にＮ＝２に変更する。

図１１（ａ）および（ｂ）は、入力多値データＩｎに対し、個々の量子化値（Ｎ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２、Ｎ＝３）に設定される画素数の分布を示す図である。図１１（ａ）がＮ＝３に設定された画素の量子化値をＮ＝２に変更する前の分布、同図（ｂ）は変更後の分布をそれぞれ示している。両図を比較すると、図１１（ｂ）における量子化値（Ｎ＝２）には、図１１（ａ）における量子化値（Ｎ＝３）が加算されていることが分かる。このため、図１１（ｂ）が示す最終的な量子化処理後の分布においては、入力多値データの最大値Ｉｎ＝２５５において、全ての画素が量子化値（Ｎ＝２）に設定されている。このような本実施例によれば、実施例１と同様の効果を得ながらも、入力多値データの最高値Ｉｎ＝２５５を記録装置で実現可能な最高濃度に一致させることが出来る。

ところで、図１１（ｂ）を実施例１の図９（ｂ）と比較すると、図１１（ｂ）では３段階の量子化値（Ｎ＝０、Ｎ＝１、Ｎ＝２）が混在して出力される特定階調が、実施例１よりもかなり広いことが分かる。このことが、画像上好ましくない場合には代表閾値Ｔｈおよびディザ閾値の拡張率を変化させることにより、特定階調の幅を調整すれば良い。

また、実際の入力多値データの範囲が０〜２５５であったとしても、量子化処理上は例えば０〜３００のように更に広い領域を用意しておくことも出来る。この場合、代表閾値をＴｈ＝１００として上記と同様の処理を行えば、図１２（ａ）および（ｂ）に見るように、入力多値データの最高値Ｉｎ＝２５５で全画素の量子化値をＮ＝２としながらも、特定階調の幅を図１１（ａ）および（ｂ）よりも狭くすることが出来る。

なお、以上の実施例では３値に量子化する場合を例に説明したが、本発明は４値以上に量子化することも可能である。４値以上に量子化する場合であっても、上述したように仮量子化値が切り替わる特定階調領域で３段階の量子化値が出力されるようにすれば、粒状度をある程度抑えつつもその連続性を維持するという本発明の効果を実現することは出来る。この際、仮量子化値が切り替わる全ての階調領域で上記処理を行う必要は無い。量子化値によっては、全画素の出力がその量子化値に統一された状態であっても、粒状度の非連続性が視覚的に目障りにならない状況もあり得る。このような場合には、粒状度の非連続性が視覚的に目障りになる階調領域についてのみ特定階調領域を設け、上記処理を行えば良い。

また、本発明を採用した場合、３段階の量子化値が出力される特定階調領域と、２段階氏の量子化値が出力されるその他の階調領域では、ドットを追加する方法が異なることから、入力多値データに対する濃度増加の傾きが異なることが予想される。この場合であっても、既に図２のステップＳ２０３で説明した階調補正処理において、上記状況を加味した上での１次元ルックアップテーブルを用意しておけば、ステップＳ２０３に入力される多値データに対して線形関係を有する濃度を得ることが出来る。無論、上記補正を行うための工程をステップＳ２０３とは別に設けることも可能である。

さらに、実施例１ではディザ閾値Ｄｔｈを実施例２では比較多値データＩｎ´をそれぞれ拡張して特定階調領域を生成したが、ディザ閾値Ｄｔｈまたは比較多値データＩｎ´のどちらか一方を収縮して特定階調領域を生成することも出来る。いずれにしても、ディザ閾値Ｄｔｈの階調領域と比較多値データＩｎ´の階調領域を正規化などを介して一致させた後、互いの大きさが異なるように片方または両方に対して拡張または収縮処理を行えば、特定階調領域を生成することは出来る。

なお、以上の実施例では、図２で示した全工程が画像処理装置２で実行される内容で説明したが、上記処理のそれぞれは図１で示した本実施形態のインクジェット記録システムで行われれば、いずれのデバイスで処理されても構わない。例えば、ステップＳ２０３の量子化までを画像処理装置２が行い、ステップＳ２０４のインデックス処理は記録装置１で行われる形態としても良い。また、記録装置１が以上説明した画像処理装置２の機能を備えるものとし、ステップＳ２０１以降の全ての工程を記録装置１で実行するようにしても良い。この場合は記録装置１が本発明の画像処理装置となる。

また、上述した各ステップにおける入出力データのｂｉｔ数は、上述した実施例に限定されるものではない。精度を保持するために出力のｂｉｔ数を入力のｂｉｔ数よりも多くしてよく、ｂｉｔ数は用途や状況に応じて様々に調整して構わない。

なお、上記実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも本発明は実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

更に、以上では、擬似階調法で処理した画像を記録する構成としてインクジェット記録装置を利用したが、本発明はインクジェット記録方法に限定されるものではない。個々の画素において、多値量子化後のレベルに応じた複数段階の濃度を表現することが出来れば、どのような記録方法も本発明で利用することが出来る。例えば、電子写真方式を採用して画像を記録する装置においても、レーザの出力値を数段階に調整することにより量子化後のレベルに応じた濃度を個々の画素で表現することが出来れば、本発明の範疇である。

２ 画像処理装置
３０１ データ取得部
３０４ 閾値マトリクス
３０５ 閾値取得部
３０６ 量子化処理部
３０２ ディザ処理部

Claims (15)

1. 多値データを当該多値データよりも小さい階調数を有する多値の量子化データに変換するための画像処理装置であって、
   画像の複数の画素に相当する所定の画素領域を有し、画素位置に応じて異なる閾値が設定されている閾値マトリクスにおける閾値を取得する手段と、
   前記多値データが取り得る階調の範囲が２つ以上の階調領域に分割されて得られる領域にそれぞれ相当する複数の階調領域のうち、いずれの階調領域に前記多値データが示す階調が含まれるかに応じて、前記多値データに対する前記量子化データの仮量子化値を設定する仮量子化手段と、
   前記階調領域における前記多値データの階調の位置に応じた当該多値データのための比較多値データと前記閾値を比較した結果に基づいて、前記仮量子化手段が設定した仮量子化値、当該仮量子化値より小さな値、当該仮量子化値より大きな値のいずれかを、前記多値データに対する前記量子化データの量子化値に決定する量子化手段と
   を備え、
   前記量子化手段は、前記所定の画素領域の各画素の多値データが同じ中間の階調を示す値である場合、前記多値データの値の上昇に伴い、前記所定の画素領域において、前記仮量子化値より大きな値を有する画素が増え、前記仮量子化値を有する画素の数は変わらず、前記仮量子化値より小さな値を有する画素が減るように量子化値を決定することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記複数の階調領域のうちの前記多値データが属する階調領域の階調の範囲と前記閾値が取りうる値の範囲との大きさを異ならせるために、前記比較多値データの値または、前記閾値の少なくとも一方を増加または減少させるように、前記比較多値データに基づく新たな比較多値データおよび前記閾値に基づく新たな閾値の少なくとも一方を生成する生成手段を更に備え、
   前記量子化手段は、前記生成手段によって生成された前記比較多値データと前記閾値を比較した結果に基づいて、前記多値データに対する量子化値を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記生成手段は、前記比較多値データの値を変更せずに、前記閾値を増加させ、
   前記量子化手段は、（ｉ）前記比較多値データの値が前記増加させた閾値より大きい場合には前記仮量子化値より大きな値を前記多値データに対する量子化値に決定し、（ｉｉ）前記比較多値データの値が前記増加させた閾値より小さく且つ前記増加させた閾値から所定値だけ小さい値より大きい場合には前記仮量子化値を前記多値データに対する量子化値に決定し、（ｉｉｉ）前記比較多値データの値が前記増加させた閾値より前記所定値だけ小さい値より小さい場合には前記仮量子化値より小さな値を前記多値データに対する量子化値に決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記複数の階調領域は、前記多値データの階調領域を前記閾値の階調領域と等しい大きさに等分割して生成されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記生成手段は、予め記憶されたルックアップテーブルを参照することにより、前記新たな比較多値データおよび前記新たな閾値の少なくとも一方を生成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
6. 個々の画素に記録するドットの数と位置を定めた複数のドット配置パターンの中から、１つのドット配置パターンを、前記量子化手段より出力された量子化値に基づいて選出する手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 個々の画素に記録するドットの大きさを、前記量子化手段より出力された量子化値に基づいて設定する手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記量子化手段より出力された量子化値に基づいて記録媒体にドットを記録して得られる画像の濃度が、前記多値データに対して線形関係を有するようにするために信号値を補正する手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記閾値マトリクスはブルーノイズ特性を有することを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記量子化手段が設定した量子化値に従って、記録媒体に画像を記録する記録手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記記録手段はインクジェット方式で画像を記録することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記記録手段は電子写真方式で画像を記録することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
13. 多値データを当該多値データよりも小さい階調数を有する多値の量子化データに変換するための画像処理方法であって、
    画像の複数の画素に相当する所定の画素領域を有し、画素位置に応じて異なる閾値が設定されている閾値マトリクスにおける閾値を取得する工程と、
    前記多値データが取り得る階調の範囲が２つ以上の階調領域に分割されて得られる領域にそれぞれ相当する複数の階調領域のうち、いずれの階調領域に前記多値データが示す階調が含まれるかに応じて、前記多値データに対する前記量子化データの仮量子化値を設定する仮量子化工程と、
    前記階調領域における前記多値データの階調の位置に応じた当該多値データのための比較多値データと前記閾値を比較した結果に基づいて、前記仮量子化工程が設定した仮量子化値、当該仮量子化値より小さな値、当該仮量子化値より大きな値のいずれかを、前記多値データに対する前記量子化データの量子化値に決定する量子化工程と
    を有し、
    前記量子化工程は、前記所定の画素領域の各画素の多値データが同じ中間の階調を示す値である場合、前記多値データの値の上昇に伴い、前記所定の画素領域において、前記仮量子化値より大きな値を有する画素が増え、前記仮量子化値を有する画素の数は変わらず、前記仮量子化値より小さな値を有する画素が減るように量子化値を決定することを特徴とする画像処理方法。
14. 請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
15. 請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを格納する記憶媒体。