JPH04154371A - Device and method for processing image - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To obtain the image of a satisfactory picture quality in both of a character/ line drawing part and a photograph/half tone part by replacing original picture density data of a picture element extracted by an edge extracting part with a value for showing the maximum density, using its value as the original picture density data and executing a binarization processing of the picture element by an average error minimum method. CONSTITUTION:A binarization processing part 4 sends original picture density data Dm,n of notice picture elements Pm,n and original picture density data of a picture element of its periphery to an edge extracting part 5, and the edge extracting part 5 derives the difference sum of density of the notice picture element and the peripheral picture element, reads out a prescribed value from a prescribed value store part 49, and compares this value and the difference sum. Based on a result of comparison, in the case the notice picture element is an edge part, a density replacing part 6 sets its original picture density data Dm,n to 255 being the maximum gradation, and sets the above data to a value as it is, in the case said picture element is not the edge part. Thereafter, binary data subjected to binarization processing by an average error minimum method by using this binarized threshold is obtained, and by displaying and printing it, a pseudo half tone image is obtained.

Description

【発明の詳細な説明】 〔概　要〕 デジタル画像処理において平均誤差最小法により擬偵中
間調画像を得る画像処理装置及び画像処理方法に関し。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Summary] The present invention relates to an image processing device and an image processing method for obtaining a false halftone image using the minimum average error method in digital image processing.

文字・線画部と写真・中間調部の双方において良好な画
質の画像を得ることを目的とし。The aim is to obtain images with good quality in both text/line drawings and photographs/halftones.

原画濃度データから画像のエツジ部となる画素を抽出す
るエツジ抽出部と、前記エツジ抽出部で抽出された画素
の原画濃度データを最大濃度を示す値に置換する濃度置
換部と、前記抽出された画素について、前記置換後の最
大濃度を示す値を原画濃度データとして用いて、平均誤
差最小法により１画素の２値化処理を行う２値化処理部
とを備えるように構成する。an edge extraction section that extracts pixels forming edge portions of an image from original image density data; a density replacement section that replaces the original image density data of the pixels extracted by the edge extraction section with a value indicating a maximum density; The image forming apparatus is configured to include a binarization processing section that performs binarization processing of one pixel by the minimum average error method using the value indicating the maximum density after the replacement as the original image density data for the pixel.

［産業上の利用分野］ 本発明は３画像処理装置及び画像処理方法に関し、更に
詳しくは、デジタル画像処理において平均誤差最小法に
より擬像中間調画像を得る画像処理装置及び画像処理方
法に関する。[Industrial Field of Application] The present invention relates to a three-image processing device and an image processing method, and more particularly to an image processing device and an image processing method for obtaining a pseudo halftone image by a minimum average error method in digital image processing.

デジタル画像処理においては、最大濃度と最小濃度との
間の濃度（中間濃度）の画素を、何らかの方法で処理（
中間調処理）して、２値化する。In digital image processing, pixels with a density between the maximum density and the minimum density (intermediate density) are processed (
halftone processing) and binarize.

この方法として１組織的デイザ法及び平均誤差最小法が
知られている。As this method, the systematic dither method and the minimum average error method are known.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

中間調処理の方法として、広く一般に使用されている組
織的デイザ法は、ハードウェア構成が単純でよいため、
低コストで擬像的な中間調処理（表現）が可能である。The systematic dither method, which is widely used as a halftone processing method, requires a simple hardware configuration, so
Virtual halftone processing (expression) is possible at low cost.

しかし、このような長所を有する反面、以下の欠点も有
する。However, although it has these advantages, it also has the following disadvantages.

■　原稿が印刷等の網点画像である場合、処理結果とし
て得た画像に、原稿には無かった周期的な縞模様（所謂
モアレ）が発生する。(2) When the original is a halftone image, such as a printed image, a periodic striped pattern (so-called moiré) that does not exist in the original appears in the image obtained as a result of processing.

■　原稿が文字、線画を含む場合、その部分の処理結果
としての画像が切れ切れになり、著しく再現性が悪い。■ If the original contains text or line drawings, the image resulting from the processing of those parts will be cut off, resulting in extremely poor reproducibility.

■　多階調を得るために、読取り系の分解能に対してマ
トリクスサイズを大きくすると、解像度が劣化するので
、多階調と高解像度とを同時に実現できない。■ If the matrix size is increased relative to the resolution of the reading system in order to obtain multiple gradations, the resolution will deteriorate, making it impossible to achieve multiple gradations and high resolution at the same time.

一方、多階調と高解像度とを同時に実現できる方法とし
て、平均誤差最小法がある。この方法はＭａｎｆｒｅｄ
、Ｒ，５ｃｈｒｏｅｄｅｒによって、　　ｒｌｍａｇｅ
ｓ　ｆｒｏ＋＊Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　　Ｊ　　、ＩＥＥ
Ｅ　　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ＋Ｖｏ１．　６．　　ｐｐ　　
６６−７８１９６９で発表され、その後、　Ｊ、Ｆｊａ
ｒｖｉｓ＋　Ｃ，Ｎ。On the other hand, the minimum average error method is a method that can simultaneously achieve multiple gradations and high resolution. This method is described by Manfred
, R,5chroeder, rlmage
sfro+*Computers J, IEE
E Spectrum+Vo1. 6. pp
Published in 66-781969 and subsequently J, Fja
rvis+ C,N.

Ｊｕｄｉｃｅ＋　ａｎｄ　ｌ＋１．Ｈ，Ｎ１ｎｋｅによ
って、改良された方法がｒＡ　５ｕｒｖｅｙ　ｏｆ　Ｔ
ｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｄｉｓｐｌａｙ
ｏｆ　　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　　Ｔｏｎｅ　　Ｐｉｃ
ｔｕｒｅｓ　　ｏｎ　　ｆｌｉｌｅｖｅｌＤｉｓｐｌａ
ｙ　　」、　　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇｒａｐｈｉｃｓ　
ａｎｄ　　＋＋＊ａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、Ｖｏｌ
、５＋　１）Ｇ１１３−４０．１９７６で発表されてい
る。Judice+ and l+1. An improved method was developed by H.N1nke.
echniques for the Display
of Continuous Tone Pic
tures on flilevelDispla
y”, Computer Graphics
and ++*ageProcessing, Vol.
, 5+1) G113-40.1976.

この方式は、中間濃度の画素を最大濃度は最小濃度の画
素と同じく２値化した際の差分を、当該中間濃度画素（
注目画素）の周りの画素の濃度を修正することによって
補い、これにより原画像濃度と出力画像濃度が等しくな
るようにしたものである。This method calculates the difference when a pixel with an intermediate density is binarized in the same way as a pixel with a maximum density and a pixel with a minimum density.
This is compensated for by correcting the density of pixels around the pixel of interest, thereby making the original image density and output image density equal.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

平均誤差最小法によれば９組織的デイザ法のようにマト
リクスサイズにより一義的に表現階調数が決まってしま
うことがなく、また、モアレも発生しない、このため１
階調性、解像度の点で優れている方法として、注目され
ている。According to the minimum average error method, the number of expressed gradations is not uniquely determined by the matrix size, as is the case with the systematic dither method, and moiré does not occur.
This method is attracting attention as it is superior in terms of gradation and resolution.

しかし　このような長所を有する平均誤差最小法にも、
以下の如き問題がある。However, the minimum average error method, which has these advantages, also has
There are problems as follows.

■　単純２値化処理に比べると、未だ文字、線画の再現
性が劣る。■ Compared to simple binarization processing, the reproducibility of characters and line drawings is still inferior.

■　濃度が低い部分において、ドツトの出現に空間的な
遅れ（エツジ部分の欠け、細り等）が生しる。■ Spatial lag occurs in the appearance of dots (missing edges, thinning, etc.) in areas where the density is low.

このため９文字・線画部や写真・中間調部において、良
好な画質の画像が得られない。For this reason, it is not possible to obtain images of good quality in the 9 character/line drawing areas, photographs, and halftone areas.

本発明者の検討によれば、前述の■及び■の問題を生ず
る原因の１つとして、平均誤差最小法において２値化処
理のために用いる量子化された原画濃度データから画像
のエツジ部を抽出しにくいということがあげられる。According to the inventor's study, one of the causes of the above-mentioned problems (1) and (2) is that the edge portion of the image is extracted from the quantized original image density data used for binarization processing in the minimum average error method. The problem is that it is difficult to extract.

本発明は５文字・線画部と写真・中間調部の双方におい
て良好な画質の画像を得ることができる画像処理装置及
び画像処理方法を提供することを目的とする。An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing method that can obtain images of good quality in both the 5-character/line drawing part and the photograph/halftone part.

〔課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理構成図であり２本発明による画像
処理装置を示す。[Means for Solving the Problems] FIG. 1 is a diagram showing the basic configuration of the present invention, and 2 shows an image processing apparatus according to the present invention.

第１図において、■は入力部、２はデータ処理部、３は
量子化処理部、４は２値化処理部、５はエツジ抽出部、
６は濃度置換部、７は出力部である。In FIG. 1, ■ is an input section, 2 is a data processing section, 3 is a quantization processing section, 4 is a binarization processing section, 5 is an edge extraction section,
6 is a density replacement section, and 7 is an output section.

エツジ抽出部５は、ある画像を読み取って得た複数の画
素についての量子化された原画濃度データから、当該画
像のエツジ部となる画素を抽出する。The edge extracting unit 5 extracts pixels forming an edge portion of an image from quantized original image density data regarding a plurality of pixels obtained by reading an image.

濃度置換部６は、この抽出された画素の原画４度データ
を、最大濃度を示す値とする。この最大濃度を示す値は
、量子化された原画濃度データの最大値、即ち、２値化
処理後の一方の値（通常は″１”）に相当する。The density replacement unit 6 sets the original image 4 degree data of the extracted pixel to a value indicating the maximum density. This value indicating the maximum density corresponds to the maximum value of the quantized original image density data, that is, one value after the binarization process (usually "1").

２値化処理部４は、平均誤差最小法により５画素の各々
についての２値化処理を行う。この時エツジ部として抽
出された画素については　その原画濃度データとして、
置換後の最大濃度を示す値が用いられる。The binarization processing unit 4 performs binarization processing for each of the five pixels using the minimum average error method. At this time, the pixels extracted as edge parts are used as the original image density data.
The value indicating the maximum concentration after substitution is used.

〔作　用〕[For production]

２値化処理部４は、ある画像の２値化処理のために、量
子化された原画濃度データをエツジ抽出部５に送る。The binarization processing section 4 sends the quantized original image density data to the edge extraction section 5 for binarization processing of a certain image.

エツジ抽出部５は、原画濃度データを受は取ると、これ
を用いてエツジ部となる画素を抽出する。When the edge extraction section 5 receives the original image density data, it uses this data to extract pixels forming an edge portion.

この抽出は、処理の対象である画素（注目画素）の原画
濃度データと、所定の周辺画素の原画濃度データとの差
分の全部、一部、又は、総和を、所定値と比較すること
により行う。ここで２例えば征目画素の原画濃度データ
が比較的小さいとしても１周辺画素の原画濃度データが
極めて小さいならば、その差分は、比較的大きくなる。This extraction is performed by comparing all, part, or the sum of the differences between the original image density data of the pixel to be processed (the pixel of interest) and the original image density data of predetermined surrounding pixels with a predetermined value. . Here, 2. For example, even if the original image density data of a contiguous pixel is relatively small, if the original image density data of one peripheral pixel is extremely small, the difference will be relatively large.

即ち、所定値より大きくなり、エツジ部として抽出でき
る。That is, it becomes larger than a predetermined value and can be extracted as an edge portion.

濃度置換部６は、エツジ抽出部５において工。The density replacement unit 6 is processed in the edge extraction unit 5.

ジ部となる画素とされたものについて、その原画濃度デ
ータを最大値とする。The original image density data of the pixels determined to be the ji portion is set as the maximum value.

２値化処理部４は、この２値化闇値を闇値として用いて
、平均誤差最小法により３画素の２値化処理を行う。こ
こで、前述の例についてみると。The binarization processing unit 4 uses this binarized dark value as a dark value to perform binarization processing on three pixels by the minimum average error method. Now, let's look at the example above.

比較的小さい原画４度データが最大４度に置換されてい
るので、当該原画４度データは、常に、２値化闇値より
高い。従って、２値化の結果、当該画素は黒画素即ち最
大濃度（最大濃度と最小濃度のうち値の大きい方）とさ
れる。これにより２文字・線画部のエツジの欠けや細り
を解消することができる。Since the relatively small original 4 degree data is replaced by the maximum 4 degrees, the original 4 degree data is always higher than the binarized darkness value. Therefore, as a result of binarization, the pixel is set to be a black pixel, that is, the maximum density (the larger value of the maximum density and the minimum density). This makes it possible to eliminate chipping and thinning of the edges of two characters and line drawings.

Ｓ実施例〕 第１図図示の画像処理装置について、更に説明する。S example] The image processing apparatus shown in FIG. 1 will be further explained.

入力部１は１例えば１文字・線画部や写真・中間調部を
含む原稿を読み取って原画データを得るためのものであ
り１例えばスキャナ等からなる。The input unit 1 is used to obtain original image data by reading a document including, for example, a single character/line drawing part, a photograph/halftone part, and is composed of, for example, a scanner.

原画データは、スキャナの各画素毎に得られる。Original image data is obtained for each pixel of the scanner.

スキャナは、王走査方向及び副走査方向にスキャンをく
り返す。従って、２次元平面状に配列した各画素毎に、
原画データを得ることになる。The scanner repeats scanning in the main scanning direction and the sub-scanning direction. Therefore, for each pixel arranged in a two-dimensional plane,
You will get the original image data.

出力部７は、２値化処理した後のデータ（２値データ）
に基づいた画像を出方するためのものであり１例えば、
プリンタ、デイスプレィ等からなる。２値データは、　
「１ｊ又はｒＱ、で表され前者は黒画素（最大濃度の画
素）として出力され。The output unit 7 outputs data after binarization processing (binary data).
It is used to generate images based on 1. For example,
Consists of printer, display, etc. Binary data is
1j or rQ, and the former is output as a black pixel (pixel with maximum density).

後者は白画素（最低濃度の画素）として出力される。The latter is output as a white pixel (pixel with the lowest density).

データ処理部２は、ＣＰＵ（中央処理装置）及びメモリ
からなり、原画データを２値データに変換する処理を行
う。The data processing unit 2 includes a CPU (central processing unit) and a memory, and performs a process of converting original image data into binary data.

量子化処理部３は、原画データを量子化して原画濃度デ
ータを生成する。量子化は１例えば、各画素の濃度を、
０”から°゛２５５°゛までの２５６階調を用いて表す
。従って、２値化闇値及びエツジ抽出のための所定値も
、この階調を用いて表される。The quantization processing unit 3 quantizes the original image data to generate original image density data. Quantization is 1. For example, the density of each pixel is
It is expressed using 256 gradations from 0" to 255 degrees. Therefore, the binarized darkness value and the predetermined value for edge extraction are also expressed using these gradations.

第２図は実施例構成図であり２本発明による２値化処理
の詳細を示す。FIG. 2 is a block diagram of an embodiment, showing details of the binarization process according to the present invention.

第２図において、４１は原画濃度データラインバッファ
、４２は重み付は係数マトリクス　４３は２値化誤差デ
ータラインバツフア、４４は平均誤差演算部、４５及び
４６は加算器、４７は２値化部、４８は２値データ出力
部、４９は所定値格納部であり９以上は２値化処理部４
を構成する。In FIG. 2, 41 is an original image density data line buffer, 42 is a coefficient matrix for weighting, 43 is a binarization error data line buffer, 44 is an average error calculation unit, 45 and 46 are adders, and 47 is a binarization , 48 is a binary data output section, 49 is a predetermined value storage section, and 9 or more are the binarization processing section 4
Configure.

まず、平均誤差最小法による２値化処理について簡単に
説明する。First, the binarization process using the minimum average error method will be briefly explained.

今、ａ像空間上の主走査方向における第ｎドツト副走査
方向における第ｍラインの画素に注目し２値化するとす
る。注目画素Ｐ１．□の原画濃度データＤ１．７等は、
最小濃度から最大濃度までのいずれかの値に量子化され
る。Now, it is assumed that pixels on the n-th dot in the main scanning direction and the m-th line in the sub-scanning direction in the a-image space are focused and binarized. Pixel of interest P1. The original image density data D1.7 etc. of □ are
Quantized to any value from minimum density to maximum density.

予め記憶しておいた既に２値化済の周辺画素で発生した
２値化誤差を読み出し、所定の重み付は係数を基に加重
平均を求める。この値を注目画素Ｐ１，７の原画濃度デ
ータＤ１，１に加算し、補正データＤｍ＋Ｒ１を求め、
２値化闇値Ｔｆ（と比較することにより、２Ｍ化（一義
的に最大濃度又は最小濃度のいずれかと等価な値）を行
い２値データを得る。ここで、、２値化の際に発生した
差分を。Binarization errors generated in peripheral pixels that have already been binarized and stored in advance are read out, and a weighted average is determined based on predetermined weighting coefficients. Add this value to the original density data D1, 1 of the pixel of interest P1, 7 to obtain correction data Dm+R1,
By comparing with the binarized dark value Tf (a value uniquely equivalent to either the maximum density or the minimum density), binary data is obtained. The difference.

２値化誤差Ｅ、、７として記憶する。It is stored as the binarization error E,,7.

以上を画像空間全域に渡り、くり返し行うことによって
、平均誤差最小法により２値化処理された２値データを
得、これを表示・印字することによって擬像中間調画像
を得る。By repeating the above steps over the entire image space, binary data that has been binarized using the minimum average error method is obtained, and by displaying and printing this, a pseudo halftone image is obtained.

次に２本実施例の２値化処理について具体的に説明する
。Next, the binarization processing of the second embodiment will be specifically explained.

入力部（画像読取部）１が１画像を、王走査方向にＮ（
整数）ドツト並んだライン型イメージセンサで読み取り
、原画データを得る。この原画データを、量子化処理部
３が、その濃度に応して量子化して、原画濃度データＤ
、２、等を各画素について得る。The input unit (image reading unit) 1 reads one image in the horizontal scanning direction N(
Integer) is read by a line-type image sensor lined with dots to obtain original image data. The quantization processing unit 3 quantizes this original image data according to its density, and the original image density data D
, 2, etc. are obtained for each pixel.

２値化処理部４は、この原画濃度データＤ　、、＋　Ｒ
等を、原画濃度データラインバッファ（以下、バッファ
）４１における各画素の対応する位置（ビット）に格納
する。バッファ４１は、ランダムアクセスメモリで構成
される。ｍ及びｎは、正の整数であり、１≦ｎ≦Ｎであ
る。The binarization processing unit 4 converts this original image density data D, , +R
etc. are stored in the corresponding position (bit) of each pixel in the original image density data line buffer (hereinafter referred to as buffer) 41. Buffer 41 is comprised of random access memory. m and n are positive integers, and 1≦n≦N.

この格納の後、２値化処理部４は、直ちに、注目画素Ｐ
１．７の原画濃度データＤ１１、及びその周辺の画素（
例えば２第２図図示の所定の４つの画素Ｐ　ｌｌ−１１
Ｍ＋　ｐＨ＋１１−１＋　Ｐ＠＋ｌｌ’ｌ＋　ＰＩ＠＋
１．＋１　）の原画濃度データを、エツジ抽出部５に送
る（入力する）。After this storage, the binarization processing unit 4 immediately stores the pixel of interest P.
1.7 original image density data D11 and surrounding pixels (
For example, two predetermined four pixels Pll-11 shown in FIG.
M+ pH+11-1+ P@+ll'l+ PI@+
1. +1) original image density data is sent (input) to the edge extraction section 5.

エツジ抽出部５は、まず、注目画素と周辺画素の濃度の
差分の総和（差分和）、即ち、（Ｄ、、。The edge extraction unit 5 first calculates the sum of differences in density between the pixel of interest and surrounding pixels (sum of differences), that is, (D, . . . ).

Ｄ、−１，、、）＋　（Ｄ、、、、−Ｄ、、、−１）＋
　（Ｄ、、。D, -1,,,)+ (D,,,,-D,,,-1)+
(D...

Ｄい、Ｉｌ＋１　）±（Ｄ、、、−Ｄ、、、、。）を求
める。Find D, Il+1 )±(D, , -D, , .).

ここで、この４つの周辺画素は２画像空間における注目
画素の上下左右の画素である６即ち、注目画素との関連
の最も大きい画素であり、注目画素についての重み付は
係数にの値の最も大きい画素である。この４つを選択す
ることにより２比較的簡単な演算で、比較的正確に原画
濃度データの変化の大きい点（即ちエツジ部）を抽出す
ることができる。Here, these four surrounding pixels are the pixels to the top, bottom, left and right of the pixel of interest in the two-image space6, that is, the pixels that have the greatest relationship with the pixel of interest, and the weighting for the pixel of interest is the one with the highest value of the coefficient. It is a large pixel. By selecting these four, it is possible to relatively accurately extract points (that is, edge portions) where the original image density data has a large change with two relatively simple calculations.

なお１周辺ｉｉ！ｉｉ素として、更に広い範囲の画素を
用いてもよい。例えば、第２図のバッファ４１に図示の
８つの画素等を用いることができる。周辺画素としてど
の範囲までを用いるかは１例えば後述の重み付は係数マ
トリクス４２を参照して決定することもできる。即ち、
所定の値以上の重み付は係数Ｋを有する画素を周辺画素
とし、その原画濃度データＤを用いる。In addition, around 1 ii! A wider range of pixels may be used as the ii element. For example, the eight pixels shown in the figure can be used for the buffer 41 in FIG. The range to be used as peripheral pixels can also be determined by referring to a coefficient matrix 42, for example, weighting, which will be described later. That is,
For weighting of a predetermined value or more, a pixel having a coefficient K is set as a peripheral pixel, and its original image density data D is used.

また、差分和に替えて、所定の１つの画素との差分を用
いてもよい。例えば、左隣の画素の原画濃度データを用
い＋　　Ｄ　＠、１１　　Ｄ　ｍ、Ｉ＋　−１を求めて
これを用いてもよい。Further, instead of the sum of differences, a difference with one predetermined pixel may be used. For example, +D @, 11 D m, and I+ -1 may be obtained and used using the original image density data of the pixel on the left.

また、差分和に替えて、所定の複数の画素の全てとの差
分を用いてもよい。例えば５前述の４つの画素を用いて
、　　Ｄ　ｍ、１１　　Ｄ　＊−１＋　　　Ｄ　？、、
。Further, instead of the sum of differences, differences between all of a plurality of predetermined pixels may be used. For example, using the four pixels mentioned above, D m, 11 D *-1+ D ? ,,
.

Ｄ５．。、ｌ　　　Ｄ　１１　’　ｌ　９、を求めて、
これを用いてもよい。D5. . , l D 11 ' l 9,
You may use this.

次に、工、ノ抽出部５は、所定値格納部４９から所定値
を読み出し、これと求めた差分和とを比較する。所定値
格納部４つとして：よ、メモリの所定の領域が用いられ
る。所定値は６例えば“６４”、即ち、最大階調の約１
／４とされる。Next, the extraction unit 5 reads a predetermined value from the predetermined value storage unit 49 and compares it with the determined sum of differences. As the four predetermined value storage sections, predetermined areas of the memory are used. The predetermined value is 6, for example "64", that is, about 1 of the maximum gradation.
/4.

そして、差分和が所定値より大きい場合、注目画素は工
、ジ部に当たると判定する。差分和が所定値より小さい
場合、注目画素はエツジ部でないと判定する。判定結果
は、濃度置換部６へ送られる。Then, if the sum of differences is larger than a predetermined value, it is determined that the pixel of interest is in the area. If the sum of differences is smaller than a predetermined value, it is determined that the pixel of interest is not an edge portion. The determination result is sent to the density replacement section 6.

濃度置換部６は１判定結果に基づいてエツジ部について
の補正を行って、補正値Ｄ　＠＋　Ｉｔ−を求める。即
ち、注目画素が、エツジ部である（抽出された）場合、
その原画濃度データＤ、７゜を、最大階調である“２５
５″°とする。エツジ部でない場合、原画濃度データは
、そのままの値とする。The density replacement unit 6 performs correction on the edge portion based on the 1 determination result to obtain a correction value D@+It-. That is, when the pixel of interest is an edge portion (extracted),
The original image density data D, 7° is the maximum gradation of "25".
5″°. If it is not an edge portion, the original image density data is left unchanged.

一方、平均誤差演算部４４は、加重平均演算を行う、こ
のために、平均誤差演算部４４は、注目画素Ｐ１．１に
対応する重み付は係数マトリクス４２から、各周辺画素
で発生した２値化誤差の各々についての重み付は係数Ｋ
　Ｍ　−１＋　ＩＩ　−１等を読み出しまた。２値化誤
差データラインバツフア（以下バッファ）４３から、既
に２値化処理済の画素の各々で発生した２値化誤差Ｅ　
ＩＩ−１＋　＋１−１等を読み出す。ここで、２値化処
理は５第ｍ−１ラインの第ｎ−１ドツト、第ｎドツト第
ｎ＋１ドツト第ｍラインの第ｎ−１ド、ト・・・・・・
の順で行われるものとする。この場合、既に２値化処理
済の画素はＰ　１１−１＋　１１−１＋　Ｐ　ｍ−１，
Ｒ＋　Ｐ　ｌｌ−１＋　ＩＩ。ｌ　＋　Ｐ　＠＋　ＩＩ
−１の４つである。従って１重み付は係数マトリクス４
２及びバッファ４３から読み出されるデータは、この４
つの画素に対応するデータである０次に、平均誤差演算
部４４は、加重平均演Ｘ　（Ｋ、−、、。On the other hand, the average error calculation unit 44 performs a weighted average calculation. For this purpose, the average error calculation unit 44 calculates the weighting corresponding to the pixel of interest P1.1 from the coefficient matrix 42, and calculates the binary values generated in each surrounding pixel. The weighting for each error is a coefficient K
Also read M -1+ II -1 etc. From the binarization error data line buffer (hereinafter referred to as buffer) 43, the binarization error E generated in each pixel that has already been binarized is
Read II-1+ +1-1, etc. Here, the binarization process is the n-1st dot of the 5th m-1th line, the nth dot, the n+1th dot, the n-1st dot of the mth line, the dot, etc.
shall be carried out in this order. In this case, the pixels that have already been binarized are P 11-1+ 11-1+ P m-1,
R+ Pll-1+ II. l + P @ + II
There are four -1. Therefore, 1 weighting is a coefficient matrix of 4
2 and the data read from the buffer 43 are
The average error calculation unit 44 calculates a weighted average calculation of the zero-order data corresponding to one pixel, X (K, -, .

Ｅ　ｌｌ−１＋　１１−１　＋　Ｋａ−１、・Ｅｌｌ−
１１、十に、−＋、、。Ell-1+ 11-1 + Ka-1,・Ell-
11. -+.

Ｅ、、□ｌ１．．。、＋に、、、−・Ｅ、、　、、−、
）／　（Ｋ、−、、。E,, □l1. ．． . ,+to,,,-・E,, ,,-,
)/(K,-,,.

十に−＋、、＋に一＋、、、−＋　＋に−，−＋　）を
行う。Do -+ on 10, 1+ on +, -+ on -, -+).

次に、２値化処理部４が、注目画素Ｐ　ＩＩ）　Ｒの原
画濃度データの修正値り、、わ−と加重平均演算の結果
とを加算器４５に入力し、加算して加算結果Ｄ　ｍ＋　
１１　”を得、２値化部４７へ送る。Next, the binarization processing unit 4 inputs the correction value of the original image density data of the pixel of interest P II) R, , , and the result of the weighted average calculation to the adder 45 and adds them to obtain the addition result D. m+
11'' and sends it to the binarization section 47.

２４ａ化部４７は、加算結果Ｄ　＠＋　ｎ　”を予め所
定の値に定められた２値化閾値ＴＨと比較して、２値デ
一タ○ｍ１Ｎを得る。２値化閾値ＴＨは２例えば“１２
８”　即ち、最大階調の１／２とされる。The 24a conversion unit 47 compares the addition result D@+n'' with a predetermined binary value TH to obtain binary data ○m1N.The binary value TH is set to 2, for example. “12
8'', that is, 1/2 of the maximum gradation.

即ち １）、、、／／＞ＴＨのとき　○、、、、＝２ｓｓ（！
４画素）Ｄ　ｍ＋　Ｒ”≦ＴＨのとき　○、、、、＝Ｏ
（白画素）とする。即ち、黒画素か白画素かの判定を行
う。That is, 1),,, when //>TH ○,,,,=2ss(!
4 pixels) When D m+R”≦TH ○,,,,=O
(white pixel). That is, it is determined whether the pixel is a black pixel or a white pixel.

２値データ０１，６は３階調の最高値“２５５”又は最
低値“０°′のいずれかとされた上で、２値データ出力
部４日へ送られる。The binary data 01 and 6 are set to either the highest value "255" or the lowest value "0°' of the three gradations, and then sent to the binary data output section 4.

２値データ出力部４８は＋　　Ｏｍ＋　Ｒが“°２５５
”の時は信号“ビ　（黒画素）を、　Ｏ＠＋　Ｒが°゛
０“の時は信号°゛０”　（白画素）を、出力部７へ送
る。The binary data output section 48 has +Om+R of "°255".
”, the signal “B” (black pixel) is sent to the output unit 7, and when O@+R is “0”, the signal “0” (white pixel) is sent to the output unit 7.

一方、２ＩＩ化処理部４は、加算結果り１．１″と２値
データ０１１　＋　ＴＩとの差分を加算器４６によって
求め、これを注目画素Ｐ　＠、ＴＩの２値化により発生
した２値化誤差Ｅ　、＋　ｎ　　（−Ｄ　ｍ＋　１１　
”−〇＠＋ｎ）として　バッファ４３の対応する位置に
格納する。On the other hand, the 2II processing unit 4 calculates the difference between the addition result 1.1'' and the binary data 011 + TI using the adder 46, and converts this into the binary data generated by the binarization of the target pixel P@, TI. conversion error E, + n (-D m+ 11
”-〇@+n) and stored in the corresponding position of the buffer 43.

以上を主走査方向、副走査方向に順次くり返し２４：ｔ
Ｌデータ出力部４８の出力″１”又は“０”を出力部７
へ転送することにより１本発明により２値化処理された
擬像中間調画像が得られる。Repeat the above steps in the main scanning direction and sub-scanning direction 24:t
The output “1” or “0” of the L data output unit 48 is sent to the output unit 7.
By transferring the image to 1, a pseudo halftone image which has been binarized according to the present invention can be obtained.

第３図は、処理結果を示す図である。特に、同図（Ａ）
は本発明による処理結果を示し、同図（Ｂ）は従来の平
均誤差最小法による処理結果を示す。FIG. 3 is a diagram showing the processing results. In particular, the same figure (A)
2 shows the processing results according to the present invention, and FIG. 3B shows the processing results according to the conventional minimum average error method.

第３図（Ａ）図示の例の処理データは、以下のとおりで
ある。The processing data of the example illustrated in FIG. 3(A) is as follows.

〔１重原画データ：２４０　　（ｄｐｉ）６４階調（０
：白〜３Ｆ＝黒） 〔２］処理内容：　／傘Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉ
ｎｇ　５ｏｕｒｃｅＦｉｌｅ　　：　　剛ｉｎ　　９．
ｃ＊／［３重印字出カニ２４０　（ｄｐｉ）　、　　Ｆ
ＭＬＢＰ　１１１第３図（Ｂ）図示の例の処理データは
、以下のとおりである。[1-layer original image data: 240 (dpi) 64 gradations (0
: White ~ 3F = Black) [2] Processing details: /Umbrella Image Processi
ng 5sourceFile: Tsuyoshiin9.
c*/[Triple printing 240 (dpi), F
The processing data of the example shown in FIG. 3(B) of MLBP 111 is as follows.

〔１重原画データ：　２４０　　（ｄｐＩ）　。[Single-layer original image data: 240 (dpI).

６４階調（０：白〜３Ｆｌ） Ｃ２’）処理内容：　／傘Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ　５ｏｕｒｃｅＦｉｌｅ　　：　　ｍｉｎ、ｃ市
／ ・重み付は係数マトリクス（Ｋ、、、）ｆＡ　５ｕｒｖ
ｅｙ　ｏｒ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　　ｆｏｒｔｈｅ　
　Ｄｉｓｐｌａｙ　　ｏｆ　　ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＴ
ｏｎｅ　　Ｐｉｃｔｕｒｅｓ　　ｏｎ　　Ｂ１１ｅｖｅ
ｌＤｉｓｐｌａｙｓＪ での実施例に基づく。64 gradations (0: white to 3Fl) C2') Processing details: /Umbrella Image Process
ing 5sourceFile: min, c city/ ・Weighting is coefficient matrix (K,,,) fA 5urv
Eye or Techniques for the
Display of ContinuousT
one Pictures on B11eve
Based on the example in lDisplaysJ.

平均誤算演算 平均誤差＝Σ（Ｋ、、、・Ｅ、１、）／Σに、、７ 〔３〕印字出カニ２４０　（ｄｐｉ）　、　　ＦＭＬＢ
Ｐ　１１１第３図（Ａ）を同図（Ｂ）と比較すると明ら
かなように１文字・線画の再現性（解像度）が改善され
、また、ドントの遅れも、改善されている。Average miscalculation calculation Average error = Σ(K,,,・E,1,)/Σ, 7 [3] Print output 240 (dpi), FMLB
P 111 Comparing Figure 3 (A) with Figure 3 (B), it is clear that the reproducibility (resolution) of a single character/line drawing has been improved, and the delay in don'ts has also been improved.

本実施例では、平均誤差演算部４４が、その演算のため
に参照する２値化誤差は４つであったが更に広い範囲の
ものを用いるようにしてもよい。In this embodiment, the average error calculation section 44 refers to four binarization errors for its calculation, but it may use a wider range of binarization errors.

また、量子化の階調が、“０“乃至“′２５５”の２５
６階調に限られないことは言うまでもない。In addition, the quantization gradation is 25 from "0" to "'255".
Needless to say, it is not limited to six gradations.

なお、量子化の階調数を変更するときは２適宜エツジ抽
出のための所定値の値を変更する必要がある。Note that when changing the number of quantization gradations, it is necessary to change the predetermined value for edge extraction as appropriate.

以上本発明を実施例により説明したが１本発明はその主
旨に従い種々の変形が可能である。Although the present invention has been described above with reference to embodiments, the present invention can be modified in various ways according to its gist.

本発明は、デジタル画像処理を行う装置２例えば、デジ
タル複写機、イメージスキャナ、ファクシミリ装置等に
おいて、２値化処理により擬像中間調画像を得る場合に
広く適用できる。The present invention can be widely applied to devices 2 that perform digital image processing, such as digital copying machines, image scanners, facsimile machines, etc., when obtaining pseudo halftone images through binarization processing.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように９本発明によれば、平均誤差最小法
により２値化処理して擬像中間調画像を得る画像処理装
置及び画像処理方法において９Ｍ像のエツジ部に当たる
画素を抽出してその濃度データを修正することにより９
文字・線画部の再現性を向上できると共に、工、ジの欠
けや細す等ヲ解消できるので１文字・線画部と写真・中
間調部の両方とも良好な画質を得ることができる。As explained above, according to the present invention, pixels corresponding to the edge portion of a 9M image are extracted and the pixels corresponding to the edges of the 9M image are extracted and 9 by correcting the concentration data.
Not only can the reproducibility of characters and line drawings be improved, but also chipping and thinning of the edges and edges can be eliminated, so good image quality can be obtained for both single characters and line drawings and photographs and halftone parts.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図は本発明の原理構成図。 第２図は実施例構成図 第３図は処理結果を示す図 １は入力部、２はデータ処理部、３は量子化処理部、４
は２値化処理部、５は工、ジ抽出部、６は濃度置換部、
７は出力部である。FIG. 1 is a diagram showing the principle configuration of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of an embodiment. FIG. 3 is a processing result. FIG. 1 is an input section, 2 is a data processing section, 3 is a quantization processing section, and 4
is a binarization processing unit, 5 is a processing and extraction unit, 6 is a density replacement unit,
7 is an output section.

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）原画濃度データから画像のエッジ部となる画素を
抽出するエッジ抽出部（５）と、前記エッジ抽出部（５
）で抽出された画素の原画濃度データを最大濃度を示す
値に置換する濃度置換部（６）と、 前記抽出された画素について、前記置換後の最大濃度を
示す値を原画濃度データとして用いて、平均誤差最小法
により、画素の２値化処理を行う２値化処理部（４）と
を備える ことを特徴とする画像処理装置。(1) An edge extraction unit (5) that extracts pixels forming the edge portion of the image from the original image density data;
) for replacing the original image density data of the pixel extracted with a value indicating the maximum density; and for the extracted pixel, using the value indicating the replaced maximum density as the original image density data. , a binarization processing unit (4) that performs pixel binarization processing using the minimum average error method. （２）前記抽出を、注目画素とその周辺画素の原画濃度
データの差分の総和と、所定値とを比較することによっ
て行う ことを特徴とする請求項（１）記載の画像処理装置。(2) The image processing apparatus according to claim 1, wherein the extraction is performed by comparing a sum of differences between original image density data of the pixel of interest and its surrounding pixels with a predetermined value. （３）注目画素とその周辺画素の量子化された原画濃度
データの差分を利用して、画像のエッジ部となる画素を
抽出し、 当該抽出した画素の原画濃度データを最大濃度を示す値
に置換し、 当該抽出した画素について、前記置換後の最大濃度を示
す値を用いて、平気誤差最小法により、２値化処理を行
う ことを特徴とする画像処理方法。(3) Using the difference between the quantized original density data of the pixel of interest and its surrounding pixels, extract the pixel that will become the edge of the image, and set the original density data of the extracted pixel to a value indicating the maximum density. An image processing method, comprising: replacing the extracted pixel, and performing binarization processing on the extracted pixel by a normal error minimum method using a value indicating the maximum density after the replacement.