JPH09135349A - Image processor - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processor which can produce a pseudo halftone image that has no unevenness of density even at its edge part where the density suddenly changes. SOLUTION: If the absolute value of density difference exceeds the prescribed value S at an edge part between a marked pixel and its peripheral pixels (NO of S220) when the binarization errors are distributed to the peripheral pixels from the marked pixel (S24) in the error diffusion method, no processing of S230 and S240 are carried out to the peripheral pixels and the distribution of errors is inhibited. Therefore, the minus distribution is never carried out to a low density area from a high density area and the plus distribution is not carried out to a high density area from a low density area neither at an edge part. As a result, a pseudo halftone image obtained via binarization has no unevenness of density even at its edge part where the density suddenly changes.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置に関
し、更に詳細には、誤差拡散法により、注目画素の濃度
を２値化したことによる誤差を周辺画素の濃度に分配
し、中間調画像の各画素の濃度と閾値とを比較して２値
化する画像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus, and more specifically, by an error diffusion method, an error due to binarizing the density of a pixel of interest is distributed to the density of peripheral pixels to obtain a halftone image. The present invention relates to an image processing device that compares the density of each pixel with a threshold value to perform binarization.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、中間調画像を２値化して疑似中間
調の画像を作成する場合の手段としては、誤差拡散法が
知られている。この２値化処理は、階調再現性および解
像度が優れた方法として、各種の２値化処理の中では、
比較的良い評価が与えられている。2. Description of the Related Art Conventionally, an error diffusion method has been known as a means for binarizing a halftone image to create a pseudo halftone image. This binarization process is a method excellent in gradation reproducibility and resolution, and among the various binarization processes,
A relatively good rating is given.

【０００３】この誤差拡散法とは、中間調の濃度を２値
化する際に生じる、実際の濃度と２値化した濃度との差
を２値化誤差として周辺の画素に分配して、周辺画素の
濃度の補正を行い、その補正後の濃度を所定閾値にて判
定して、２値の内のいずれかの値に決定する処理であ
る。In this error diffusion method, the difference between the actual density and the binarized density, which occurs when binarizing the halftone density, is distributed to peripheral pixels as a binarization error, This is a process of correcting the density of a pixel, determining the corrected density with a predetermined threshold value, and determining one of two values.

【０００４】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかし、このような誤
差拡散法は、濃度が急激に変化するエッジ部において
は、エッジ部前の領域の濃度の影響が、誤差分配と言う
形でエッジ部後の領域に、大きく影響して来る。However, in such an error diffusion method, in the edge portion where the density changes abruptly, the influence of the density of the area before the edge portion is referred to as error distribution. Will greatly affect the realm of

【０００５】例えば、濃度の範囲が０〜２５５である中
間調の画像を、０または２５５のいずれかの値に２値化
する処理がなされた場合、中間調画像が高濃度（例えば
２００）である領域では、閾値＝１２８より高くなるた
め、その領域が２値化されると濃度は２５５として出力
される頻度が高くなる。このため、その２値化誤差は、
２００−２５５＝−５５と、マイナスとなる。もし、高
濃度の画素がエッジ部に存在していた場合には、そのマ
イナスの誤差は、低濃度（例えば１０）である領域に分
配されることになる。このため、−５５が低濃度画素に
分配された場合には、補正後の濃度は、１０−５５＝−
４５となる。For example, when a halftone image having a density range of 0 to 255 is binarized to a value of 0 or 255, the halftone image has a high density (for example, 200). In a certain region, the threshold value is higher than 128, and thus when the region is binarized, the density is output as 255 with high frequency. Therefore, the binarization error is
200-255 = -55, which is a negative value. If a high-density pixel exists at the edge portion, the negative error is distributed to the low-density (for example, 10) area. Therefore, when −55 is distributed to the low density pixels, the corrected density is 10−55 = −
It becomes 45.

【０００６】したがって、エッジ部に隣接している低濃
度画素は、マイナスの誤差の分配により一層小さい濃度
に補正されることになる。このため、エッジ部分の低濃
度領域は、低濃度領域のみで２値化された場合と異な
り、マイナスの誤差分配を受けて、濃度２５５の画素の
出現が遅れ、濃度が均一な低濃度領域であるにもかかわ
らず、エッジ部において特に濃度０の出現確率が高い結
果となり、見た目に濃度が偏った状態となる。このよう
な濃度の偏りは低濃度から高濃度に変化するエッジ部に
おいても、上述と逆のメカニズムで濃度の偏りを発生し
た。Therefore, the low density pixel adjacent to the edge portion is corrected to a smaller density by the distribution of the negative error. Therefore, unlike the case where the low density area at the edge portion is binarized only in the low density area, the negative error distribution is received, and the appearance of the pixel of the density 255 is delayed, so that the density is uniform in the low density area. Despite that, the probability of appearance of density 0 is particularly high at the edge portion, and the density is visually biased. Such density unevenness occurs even in the edge portion where the density changes from low density to high density by the mechanism reverse to the above.

【０００７】本発明は、濃度が急激に変化するエッジ部
においても濃度の偏りがない疑似中間調画像を作成でき
る画像処理装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus capable of producing a pseudo-halftone image having no density bias even at an edge portion where the density rapidly changes.

【０００８】[0008]

【課題を解決するための手段および効果】請求項１の画
像処理装置は、誤差拡散法による２値化誤差の分配にお
いて、前記注目画素とその濃度の２値化による誤差の分
配対象である周辺画素との、前記中間調画像における濃
度の差の絶対値が大きいほど、前記周辺画素への前記誤
差の分配の割合を小さくする。すなわち、濃度の差が余
りない場合には、周辺画素への分配は、通常の分配ある
いは通常の分配に近い分配とし、濃度の差が大きい場合
には、通常よりも少ない分配あるいはまったく分配しな
いようにする。According to the image processing apparatus of the present invention, in the binarization error distribution by the error diffusion method, the periphery of the target pixel and the distribution target of the error due to the binarization of the density of the pixel of interest. The larger the absolute value of the difference in density between the pixel and the halftone image is, the smaller the ratio of the error distribution to the peripheral pixels is. That is, when there is no significant difference in density, the distribution to the peripheral pixels is normal distribution or distribution close to normal distribution, and when the difference in density is large, less than normal distribution or no distribution at all is performed. To

【０００９】したがって、前述したように、高濃度から
低濃度へのエッジ部にて、低濃度画素にマイナスの分配
がなされるようになったとしても、その分配を少なくす
るあるいは阻止することができるので、濃度が急激に変
化するエッジ部においても濃度の偏りがない疑似中間調
画像を作成できる。このことは、低濃度から高濃度への
エッジ部にても同じであり、高濃度画素にプラスの分配
がなされるようになったとしても、その分配を少なくす
るあるいは阻止することができるので、低濃度から高濃
度へのエッジ部においても濃度の偏りがない疑似中間調
画像を作成できる。Therefore, as described above, even if the negative distribution is made to the low density pixels at the edge portion from the high density to the low density, the distribution can be reduced or prevented. Therefore, it is possible to create a pseudo-halftone image in which there is no bias in density even at the edge portion where the density changes rapidly. This is the same at the edge portion from low density to high density, and even if the positive distribution is made to the high density pixels, the distribution can be reduced or prevented, It is possible to create a pseudo-halftone image having no density bias even at the edge portion from low density to high density.

【００１０】尚、前記注目画素と前記周辺画素との、前
記中間調画像における濃度の差の絶対値が所定値より小
さい場合は、所定の割合で周辺画素に前記注目画素の２
値化による誤差を分配し、前記中間調画像における濃度
の差の絶対値が所定値より大きい場合は、周辺画素には
前記誤差は分配しないこととしても良く、同様な効果が
得られる。When the absolute value of the difference in density between the target pixel and the peripheral pixel in the halftone image is smaller than a predetermined value, the peripheral pixel is divided into two pixels of the target pixel at a predetermined ratio.
When the error due to the binarization is distributed and the absolute value of the difference in density in the halftone image is larger than a predetermined value, the error may not be distributed to the peripheral pixels, and the same effect can be obtained.

【００１１】勿論、２値化誤差の分配を、誤差分配マト
リックスにより、複数の周辺画素に分配する場合には、
この複数の周辺画素の内で、前記中間調画像における前
記注目画素の濃度との差の絶対値が所定値より大きい濃
度を有する周辺画素へは、前記誤差分配マトリックスに
基づく前記誤差の分配は行わず、前記中間調画像におけ
る前記注目画素の濃度との差の絶対値が所定値より小さ
い濃度を有する周辺画素へは、前記誤差分配マトリック
スに基づき前記誤差の分配を行うようにすれば、同様な
効果を得られる。Of course, when the binarization error is distributed to a plurality of peripheral pixels by an error distribution matrix,
Among the plurality of peripheral pixels, the error distribution based on the error distribution matrix is performed to the peripheral pixels having the density whose absolute value of the difference from the density of the pixel of interest in the halftone image is larger than a predetermined value. However, if the error is distributed based on the error distribution matrix to the peripheral pixels having the density of which the absolute value of the difference from the density of the pixel of interest in the halftone image is smaller than a predetermined value, the same result is obtained. You can get the effect.

【００１２】[0012]

【発明の実施の形態】図１は、一実施の形態の画像処理
回路１を示すブロック図である。本実施の形態における
誤差拡散処理を行う画像処理回路１は、コンピュータと
して構成されており、入力データに所要の演算処理を施
すものである。この画像処理回路１は、ディジタル電気
信号で入力された中間調の原画像情報の全部または一部
を記憶する原画像記憶装置（画像メモリ）３、各計算結
果を格納するＲＡＭ５、各種プログラムやデータを格納
するＲＯＭ７、ＲＡＭ５を用いて各種画像処理を行うＣ
ＰＵ９、誤差拡散処理後のデータを記憶する出力画像記
憶装置（画像メモリ）１１、およびこれらの構成を信号
的に接続するバス１３により構成されている。FIG. 1 is a block diagram showing an image processing circuit 1 according to one embodiment. The image processing circuit 1 that performs the error diffusion processing according to the present embodiment is configured as a computer, and performs required arithmetic processing on input data. The image processing circuit 1 includes an original image storage device (image memory) 3 for storing all or a part of halftone original image information input by a digital electric signal, a RAM 5 for storing each calculation result, various programs and data. C for performing various image processing using the ROM 7 and the RAM 5 for storing
It is configured by a PU 9, an output image storage device (image memory) 11 that stores data after error diffusion processing, and a bus 13 that connects these components in a signal manner.

【００１３】前記ＲＯＭ７には、後述する２値化処理プ
ログラム、２値化誤差分配マトリックスとしての重み付
け係数マトリクス、エッジ部の濃度差を判定する判定
値、更に２値のいずれかに決定する閾値などが記憶され
ている。撮像装置や既に撮影された画像データを記憶す
る外部記憶装置等の画像入力手段（図示していない）か
ら入力された原画像の中間調画像データは、バス１３を
介して原画像記憶装置３に記憶される。原画像データの
入力は、１画素毎でも、１ライン毎でも、また、１画面
分送られても構わない。この格納された中間調画像情報
に対して、ＣＰＵ９がＲＯＭ７内の２値化処理プログラ
ムや上記重み付けマトリクス、判定値、閾値等のデータ
を用いて誤差拡散法にて２値化処理を行う。The ROM 7 has a binarization processing program, which will be described later, a weighting coefficient matrix as a binarization error distribution matrix, a determination value for determining a density difference at an edge portion, and a threshold value for determining any one of two values. Is remembered. Halftone image data of an original image input from an image inputting device (not shown) such as an image pickup device or an external storage device for storing already captured image data is stored in the original image storage device 3 via the bus 13. Remembered. The original image data may be input pixel by pixel, line by line, or sent for one screen. The CPU 9 performs binarization processing on the stored halftone image information by the error diffusion method using the binarization processing program in the ROM 7 and the data such as the weighting matrix, the judgment value, and the threshold value.

【００１４】以下に、図２、図３のフローチャートに基
づいて、誤差拡散法にて２値化の出力値を決定する手順
を説明する。なお、中間調の原画像データの階調数は、
０〜２５５の２５６階調であるとする。図２は、本実施
の形態における２値化処理の処理手順を示すフローチャ
ートである。The procedure for determining the binarized output value by the error diffusion method will be described below with reference to the flowcharts of FIGS. In addition, the number of gradations of halftone original image data is
It is assumed that there are 256 gradations of 0 to 255. FIG. 2 is a flowchart showing the processing procedure of the binarization processing in this embodiment.

【００１５】まず、画像入力手段によって入力された原
画像データが格納された原画像記憶装置３から、最初の
注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,yを取り出す（Ｓ１
００）。尚、注目画素の処理は、原画像の左上の位置を
原点（０，０）として、この原点（０，０）からはじめ
て、右（ｘ）方向を主走査方向、下（ｙ）方向を副走査
方向として、順次、各画素について実行される。First, the input density Ix, y of the first pixel of interest (x, y) is retrieved from the original image storage device 3 in which the original image data input by the image input means is stored (S1).
00). In the processing of the pixel of interest, the upper left position of the original image is set as the origin (0,0), and from this origin (0,0), the right (x) direction is the main scanning direction and the lower (y) direction is the sub scanning direction. This is sequentially performed for each pixel in the scanning direction.

【００１６】次に、注目画素の入力濃度Ｉx,yに対し
て、既に計算されている周辺画素からの２値化誤差和Ｅ
x,yを加算して、補正濃度Ｉ′x,yを求める（Ｓ１１
０）。この誤差和Ｅx,yは、今回の注目画素（ｘ，ｙ）
の処理以前に処理された画素における後述するステップ
Ｓ２００での２値化誤差の分配により、各画素の２値化
誤差記憶用バッファ内に蓄積されて既に得られている値
である。最初に処理される原点の画素（０，０）には誤
差和Ｅx,yとして「０」または所定の値が与えられてい
る。Next, with respect to the input density Ix, y of the target pixel, the sum E of the binarization error from the peripheral pixels which has already been calculated.
The corrected densities I′x, y are calculated by adding x and y (S11).
0). This error sum Ex, y is the current pixel of interest (x, y)
This is a value that has already been obtained by being accumulated in the binarization error storage buffer of each pixel by the distribution of the binarization error in step S200, which will be described later, among the pixels that have been processed before. "0" or a predetermined value is given as the sum of errors Ex, y to the pixel (0,0) at the origin which is processed first.

【００１７】次にこの補正濃度Ｉ′x,yと閾値Ｔとを比
較して、補正濃度Ｉ′x,yが閾値Ｔより大きいか否かを
判定する（Ｓ１２０）。ここで、Ｔ＝１２８に設定して
ある。この「１２８」は、階調数２５６の半分の値を表
している。例えば階調数が１０２４であれば、閾値Ｔは
５１２に設定されることが好ましい。Next, the corrected density I'x, y is compared with the threshold value T to determine whether the corrected density I'x, y is larger than the threshold value T (S120). Here, T = 128 is set. This “128” represents a half value of the number of gradations 256. For example, if the number of gradations is 1024, the threshold value T is preferably set to 512.

【００１８】ここで、補正濃度Ｉ′x,yが閾値Ｔ以上で
あれば、肯定判定されて、注目画素の出力値Ｉoとし
て、「２５５」が設定される（Ｓ１３０）。補正濃度
Ｉ′x,yが閾値Ｔ未満であれば、否定判定されて、注目
画素の出力値Ｉoとして、「０」が設定される（Ｓ１４
０）。このようにして、閾値Ｔを基準として、注目画素
（ｘ，ｙ）の出力値Ｉoが「０」または「２５５」のい
ずれかに２値化される。このようにして決定された出力
値Ｉoを出力画像記憶装置１１に格納する（Ｓ１５
０）。 次に、ステップＳ１３０またはステップＳ１４
０にて２値化したことに伴う２値化誤差ｅを算出する
（Ｓ１６０）。２値化誤差ｅは、上記補正濃度Ｉ′x,y
から出力値Ｉoを引いたもの、すなわち、「ｅ＝Ｉ′x,y
−Ｉo」である。Here, if the corrected density I'x, y is not less than the threshold value T, an affirmative decision is made and "255" is set as the output value Io of the pixel of interest (S130). If the corrected density I'x, y is less than the threshold value T, a negative determination is made and "0" is set as the output value Io of the pixel of interest (S14).
0). In this way, the output value Io of the target pixel (x, y) is binarized to either “0” or “255” with reference to the threshold value T. The output value Io determined in this way is stored in the output image storage device 11 (S15).
0). Next, step S130 or step S14
A binarization error e due to binarization at 0 is calculated (S160). The binarization error e is the corrected density I′x, y
The output value Io is subtracted from this, that is, "e = I'x, y
-Io ".

【００１９】次に、この２値化誤差ｅを周辺画素に分配
する分配処理（Ｓ２００）が実行される。分配処理のフ
ローチャートを図３に示す。まず、注目画素（ｘ，ｙ）
の２値化誤差が分配される周辺画素の入力濃度Ｉを原画
像記憶装置３から読み出す（Ｓ２１０）。注目画素
（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅは、「＊」を注目画素位置と
して図４に示した重み付けマトリックスに基づいて分配
される。すなわち、画像上の配置では図５に示すごと
く、注目画素「＊」（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅは、１２
個の周辺画素（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋２，ｙ）、（ｘ−
２，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、
（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋２，ｙ＋１）、（ｘ−２，
ｙ＋２）、（ｘ−１，ｙ＋２）、（ｘ，ｙ＋２）、（ｘ
＋１，ｙ＋２）、（ｘ＋２，ｙ＋２）が分配の対象とな
っている。Next, a distribution process (S200) for distributing the binarization error e to the peripheral pixels is executed. A flow chart of the distribution process is shown in FIG. First, the pixel of interest (x, y)
The input density I of the peripheral pixels to which the binarization error is distributed is read from the original image storage device 3 (S210). The binarization error e of the target pixel (x, y) is distributed based on the weighting matrix shown in FIG. 4 with "*" as the target pixel position. That is, in the arrangement on the image, as shown in FIG. 5, the binarization error e of the pixel of interest “*” (x, y) is 12
Number of peripheral pixels (x + 1, y), (x + 2, y), (x-
2, y + 1), (x-1, y + 1), (x, y + 1),
(X + 1, y + 1), (x + 2, y + 1), (x-2,
y + 2), (x-1, y + 2), (x, y + 2), (x
+1, y + 2) and (x + 2, y + 2) are targets of distribution.

【００２０】したがって、ステップＳ２１０では、処理
毎に順次、前記１２個の周辺画素が読み出されることに
なる。まず、最初に周辺画素（ｘ＋１，ｙ）の入力濃度
Ｉx+1,yが読み出されたとすると、次に注目画素「＊」
の入力濃度Ｉx,yとその周辺画素（ｘ＋１，ｙ）の入力
濃度Ｉx+1,yとの差の絶対値が所定値Ｓ以下であるか否
かが判定される（Ｓ２２０）。例えば、所定値Ｓとして
は、「１２８」が設定される。すなわち、ステップＳ２
２０では、注目画素「＊」と周辺画素とがエッジ部を挟
んで、一方が高濃度領域、他方が低濃度領域という状態
となっているか否かを判定する。Therefore, in step S210, the 12 peripheral pixels are sequentially read for each process. First, if the input density Ix + 1, y of the peripheral pixel (x + 1, y) is read first, then the pixel of interest “*”
It is determined whether or not the absolute value of the difference between the input density Ix, y and the input density Ix + 1, y of the peripheral pixel (x + 1, y) is less than or equal to a predetermined value S (S220). For example, “128” is set as the predetermined value S. That is, step S2
At 20, it is determined whether or not the target pixel “*” and the peripheral pixel sandwich the edge portion, and one is in the high density region and the other is in the low density region.

【００２１】入力濃度の差の絶対値が、所定値Ｓ以下で
ある場合には、前述したような濃度の偏りを生じさせる
ようなエッジ部を挟んだ分配ではないので、ステップＳ
２２０は肯定判定されて、図４に示した重み付けマトリ
ックスから今回の周辺画素に該当する重み付け係数を読
み出す（Ｓ２３０）。周辺画素が注目画素「＊」の右側
に隣接する座標（ｘ＋１，ｙ）であれば、重み付け係数
としては「７／４８」が該当する。If the absolute value of the difference between the input densities is equal to or less than the predetermined value S, the distribution is not such that the edge portions are sandwiched so as to cause the density bias as described above.
Affirmative determination is made at 220, and the weighting coefficient corresponding to the peripheral pixel this time is read from the weighting matrix shown in FIG. 4 (S230). If the peripheral pixel is the coordinate (x + 1, y) adjacent to the right side of the pixel of interest "*", "7/48" corresponds to the weighting coefficient.

【００２２】次に、この重み付け係数「７／４８」に基
づいて、「７／４８」・ｅの値がその周辺画素に分配さ
れて、その誤差和Ｅx+1,y内に蓄積される（Ｓ２４
０）。次に、現在の注目画素「＊」に対する全周辺画素
の処理が終了したか否かが判定され（Ｓ２５０）、まだ
未処理の周辺画素があれば、否定判定されて、再度、ス
テップＳ２１０から処理が開始され、次の周辺画素の処
理に移る。Next, based on the weighting coefficient "7/48", the value "7/48" .e is distributed to the peripheral pixels and accumulated in the error sum Ex + 1, y ( S24
0). Next, it is determined whether or not the processing of all the peripheral pixels for the current pixel of interest "*" is completed (S250), and if there is an unprocessed peripheral pixel, a negative determination is made, and the processing is repeated from step S210. Is started, and processing for the next peripheral pixel is started.

【００２３】前記ステップＳ２２０の処理にて、注目画
素と周辺画素との入力濃度の差の絶対値が、所定値Ｓよ
りも大きい場合には、ステップＳ２２０にては否定判定
されて、ステップＳ２３０，Ｓ２４０の処理を行わず
に、次の周辺画素の処理に移る。If the absolute value of the difference in the input densities of the target pixel and the peripheral pixels is larger than the predetermined value S in the processing of step S220, a negative determination is made in step S220, and steps S230, Without performing the processing of S240, the processing proceeds to the processing of the next peripheral pixel.

【００２４】すなわち、入力濃度の差の絶対値が、所定
値Ｓより大きい場合には、前述したような濃度の偏りを
生じさせるエッジ部を挟んだ分配であるので、その周辺
画素には注目画素に発生した２値化誤差は分配しない。
例えば、図６に示すごとく原画像にエッジ部が存在する
場合、高濃度領域にある注目画素「＊」からは、同じ高
濃度領域にある６個の周辺画素（ｘ−２，ｙ＋１）、
（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ−２，ｙ＋
２）、（ｘ−１，ｙ＋２）、（ｘ，ｙ＋２）へは、入力
濃度差の絶対値が所定値Ｓ以下であるので、図４の重み
付けマトリックスに基づいて、２値化誤差の分配が行わ
れる。一方、低濃度領域にある６個の周辺画素（ｘ＋
１，ｙ）、（ｘ＋２，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ
＋２，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ＋２）、（ｘ＋２，ｙ＋
２）へは、入力濃度差の絶対値が所定値Ｓより大きいの
で、２値化誤差の分配は行われない。That is, when the absolute value of the difference between the input densities is larger than the predetermined value S, the distribution is such that the edge portions that cause the above-mentioned density deviation are sandwiched. The binarization error that has occurred is not distributed.
For example, when the original image has an edge portion as shown in FIG. 6, from the target pixel “*” in the high-density area, six peripheral pixels (x−2, y + 1) in the same high-density area,
(X-1, y + 1), (x, y + 1), (x-2, y +
2), (x-1, y + 2), (x, y + 2), the absolute value of the input density difference is equal to or less than the predetermined value S, and therefore the binarization error is distributed based on the weighting matrix of FIG. Done. On the other hand, 6 peripheral pixels (x +
1, y), (x + 2, y), (x + 1, y + 1), (x
+2, y + 1), (x + 1, y + 2), (x + 2, y +
In 2), since the absolute value of the input density difference is larger than the predetermined value S, the binarization error is not distributed.

【００２５】このようにして、１注目画素「＊」につい
ての全ての周辺画素への２値化誤差の分配・非分配の処
理が終了すると、ステップＳ２５０にて肯定判定され
て、ステップＳ２００の分配処理を終了し、図２のステ
ップＳ３００にて全画素について２値化処理が終了した
か否かが判定される。未処理の画素が存在すればステッ
プＳ３００にて否定判定されて、再度、ステップＳ１０
０に戻り、次の座標の画素を注目画素「＊」として、前
述した処理を繰り返す。そして、全画素を２値化すれ
ば、ステップＳ３００で肯定判定されて処理を終了す
る。In this way, when the distribution / non-distribution processing of the binarization error for all the peripheral pixels for one target pixel "*" is completed, an affirmative decision is made in step S250, and the distribution in step S200. The process is ended, and it is determined in step S300 in FIG. 2 whether the binarization process is completed for all pixels. If there is an unprocessed pixel, a negative determination is made in step S300, and step S10 is performed again.
Returning to 0, the pixel at the next coordinate is set as the pixel of interest “*”, and the above-described processing is repeated. If all the pixels are binarized, an affirmative decision is made in step S300, and the processing ends.

【００２６】本実施の形態は上述したごとく、誤差拡散
法において、注目画素から周辺画素へ２値化誤差を分配
する場合、原画像の濃度の差の絶対値が所定値Ｓを越え
ている場合には、その周辺画素については、分配を止め
ている。したがって、前述したごとく、高濃度領域から
低濃度領域へマイナスの分配がなされることがなく、ま
た逆に低濃度領域から高濃度領域へプラスの分配がなさ
れることがないため、２値化して得られた疑似中間調画
像において、濃度が急激に変化するエッジ部において
も、濃度が偏ることが無い。As described above, in the present embodiment, in the error diffusion method, when the binarization error is distributed from the target pixel to the peripheral pixels, and the absolute value of the difference in density of the original image exceeds the predetermined value S. In addition, the distribution of the peripheral pixels is stopped. Therefore, as described above, no negative distribution is made from the high-concentration region to the low-concentration region, and conversely, no positive distribution is made from the low-concentration region to the high-concentration region. In the obtained pseudo-halftone image, the density is not biased even at the edge portion where the density changes rapidly.

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

【図１】 一実施の形態としての画像処理回路を示すブ
ロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an image processing circuit according to an embodiment.

【図２】 その２値化処理のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of the binarization process.

【図３】 その分配処理のフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of the distribution process.

【図４】 誤差分配マトリックスの構成説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a configuration of an error distribution matrix.

【図５】 注目画素「＊」に対する周辺画素の配置説明
図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of an arrangement of peripheral pixels with respect to a target pixel “*”.

【図６】 エッジ部における周辺画素の配置説明図であ
る。FIG. 6 is an explanatory diagram of an arrangement of peripheral pixels in an edge portion.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…画像処理回路 ３…原画像記憶装置 ５…
ＲＡＭ ７…ＲＯＭ ９…ＣＰＵ １１…出力画像記憶装
置 １３…バス1 ... Image processing circuit 3 ... Original image storage device 5 ...
RAM 7 ... ROM 9 ... CPU 11 ... Output image storage device 13 ... Bus

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】誤差拡散法により、注目画素の濃度を２値
化したことによる誤差を周辺画素の濃度に分配し、中間
調画像の各画素の濃度と閾値とを比較して２値化する画
像処理装置において、 前記注目画素とその濃度の２値化による誤差の分配対象
である周辺画素との、前記中間調画像における濃度の差
の絶対値が大きいほど、前記周辺画素への前記誤差の分
配の割合を小さくすることを特徴とする画像処理装置。1. An error diffusion method distributes an error caused by binarizing the density of a pixel of interest to the densities of surrounding pixels, and compares the density of each pixel of a halftone image with a threshold value to binarize it. In the image processing device, the larger the absolute value of the difference in density in the halftone image between the pixel of interest and the peripheral pixel to which the error due to binarization of the density is distributed, the larger the absolute value of the error to the peripheral pixel is. An image processing apparatus characterized by reducing a distribution ratio. 【請求項２】前記注目画素と前記周辺画素との、前記中
間調画像における濃度の差の絶対値が所定値より小さい
場合は、所定の割合で周辺画素に前記注目画素の２値化
による誤差を分配し、前記中間調画像における濃度の差
の絶対値が所定値より大きい場合は、周辺画素には前記
誤差は分配しないことを特徴とする請求項１記載の画像
処理装置。2. When the absolute value of the difference in density between the target pixel and the peripheral pixels in the halftone image is smaller than a predetermined value, an error due to binarization of the target pixel in the peripheral pixels at a predetermined ratio. 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein when the absolute value of the difference in density in the halftone image is larger than a predetermined value, the error is not distributed to peripheral pixels. 【請求項３】前記誤差の分配が誤差分配マトリックスに
基づいて複数の周辺画素に対して行われるとともに、こ
の複数の周辺画素の内で、前記中間調画像における前記
注目画素の濃度との差の絶対値が所定値より大きい濃度
を有する周辺画素へは、前記誤差分配マトリックスに基
づく前記誤差の分配は行わず、前記中間調画像における
前記注目画素の濃度との差の絶対値が所定値より小さい
濃度を有する周辺画素へは、前記誤差分配マトリックス
に基づき前記誤差の分配を行うことを特徴とする請求項
２記載の画像処理装置。3. The error is distributed to a plurality of peripheral pixels on the basis of an error distribution matrix, and the difference between the plurality of peripheral pixels and the density of the pixel of interest in the halftone image is calculated. The error is not distributed based on the error distribution matrix to peripheral pixels having an absolute value larger than a predetermined value, and the absolute value of the difference from the density of the pixel of interest in the halftone image is smaller than a predetermined value. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the error is distributed to peripheral pixels having a density based on the error distribution matrix.