JP3740721B2

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Publication number: JP3740721B2
Application number: JP24209695A
Authority: JP
Inventors: 洋道榎本; 博哲洪
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 1995-09-20
Filing date: 1995-09-20
Publication date: 2006-02-01
Anticipated expiration: 2015-09-20
Also published as: JPH0993446A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法に関し、詳しくは、カラー階調画像をオリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調（強度変調）と面積階調（面積変調）との組み合わせで表現するための画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、デジタルプリンタやデジタルファクシミリ等において、オリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調（強度変調）と面積階調（面積変調）との組み合わせで中間調を再現するための手法として、ディザ法や誤差拡散法が知られている（特開昭６１−３５６７６号公報，特開昭６３−２１７７６８号公報等参照）。
【０００３】
前記ディザ法（２値ディザ法）は、ディザ・マトリクスの各行列の値を閾値とし、対応する座標点の画素の濃度と比較して、１（印画又は発光），０（無印画又は無発光）を決定し２値化する方法であり、原画データと閾値とを比較演算するだけで面積階調用の２値化データを得ることができ、高速演算が可能である。
また、前記誤差拡散法は、階調画像データをより少ないレベル数のデータ（例えば２値）に変換したときの誤差を、近傍の画素に分散させ、周囲近傍の画素と併せて階調表現誤差を低減させるものである（文献：「Ｒ．Ｗ．Floyd and Ｌ．Steinberg “An Adaptive Algorithm for Spatial Gray Scale" , SID 75 Digest(1976)」参照) 。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ディザ法では、階調性と解像度がディザ・マトリクスの大きさに直接依存するため、階調性と解像度とを両立できないという問題があった。
また、誤差拡散法では、画像のハイライト部やシャドウ部の粒状性ノイズが目立ち、更に、中間調を中心にテキスチュアと呼ばれる規則的な縞模様が発生するという画質上の問題があった。
【０００５】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、誤差拡散法における前記画質上の問題を改善し、高い画質の画像を再現できる画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そのため請求項１記載の発明は、カラー階調画像をオリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調と面積階調との組み合わせで表現する画像処理方法であって、処理対象となる入力信号に対して、誤差成分と、周期性成分と、非周期性成分とを加えるようにし、前記入力信号が所定値からハイライト部に近付くにつれて又は前記所定値からシャドウ部に近付くにつれて、前記周期性成分を少なくするとともに前記非周期性成分を多くすることで、前記入力信号に応じて、前記周期性成分と、非周期性成分との配分比率を変化させる構成とした。
【０００７】
かかる構成によると、誤差拡散による誤差成分の他に、周期性成分を加算することにより、中間調でオリジナル画像とは無関係に発生する規則的な縞模様を打ち消すことができる。一方、ハイライト部、シャドウ部では、逆にこの周期性成分がノイズとして感じられるため、非周期性成分、即ち、乱数成分を加えることで、ハイライト部、シャドウ部における粒状性ノイズの抑制を図ることができる。このとき、入力信号に応じて、周期性成分と、非周期性成分との配分比率を変化させる構成としたことで、例えばハイライト部、シャドウ部において非周期性成分の割合を高くして粒状性ノイズを抑制する一方、中間調では周期性成分の割合を高くして規則的な縞模様の発生を効果的に抑制できる。
請求項２記載の発明では、前記入力信号をＢ０とし、前記非周期性成分をｔｈ１とし、前記周期性成分をｔｈ２としたときの目標値を、
目標値＝入力信号＋誤差成分＋（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）×ｔｈ１×係数１＋｛１−（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）｝×ｔｈ２×係数２
により設定するようにした。
【０００８】
請求項３記載の発明では、画像信号の出力媒体によって、周期性成分と非周期性成分との配分比率を変化させる構成とした。
かかる構成によると、プリンタ等の出力媒体の特性に応じて周期性成分と非周期性成分との配分比率を適正に変化させ、粒状性ノイズと縞模様の発生を効果的に抑制できる。
【００１０】
請求項４記載の発明では、周期性成分が、入力信号毎に異なる構成とした。
かかる構成によると、基本の周期的変化に入力画像信号の変化を加味した形で周期性成分を設定することができ、画質を損ねることなく縞模様の発生を抑制できる。
請求項５記載の発明では、周期性成分が、各色毎に異なる構成とした。
【００１１】
かかる構成によると、グレイの中間調部分において、どれか１つの補色の組み合わせを優先的に発生させて、色むらの発生を抑制できる。
請求項６記載の発明では、周期性成分が市松模様となる構成とした。
かかる構成によると、市松模様によって規則的な縞模様の打ち消しが図られる。ここで、例えば市松模様を２×２画素単位とすることで最も良好な画質が得られる。
【００１２】
請求項７記載の発明では、前記非周期性成分をテーブルでもつ構成とした。
かかる構成によると、非周期性成分をテーブルでもつことで、テーブルデータを繰り返し用いて処理を簡略化できる。ここで、テーブルによって一定のパターンが発生することを回避すべく、テーブルの大きさはなるべく大きい方が好ましい。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明する。
本実施形態においては、色剤に対応する３原色（イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ）のカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （８ビットデータ）が入力される構成のプリンタ（或いはディスプレィ）において、オリジナルよりもレベル数の少ない２値（ドット有り無し）でカラー階調画像を表現するために階調画像信号を処理し、面積階調（面積変調）の手法で階調を表現させるものとする。但し、カラー階調信号がレッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢの３原色で与えられ、これをＹ，Ｍ，Ｃ系に変換して用いるものであっても良い。
【００１４】
第１の実施形態として、カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれで独立して誤差拡散を行って、Ｙ，Ｍ，Ｃのドット打ちを個別に決定する画像処理方法を、図１のフローチャートに基づいて説明する。
図１のフローチャートにおいて、まず、前処理として、入力信号（オリジナル信号）としてのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc に乱数成分ｔｈ１（非周期性成分）を加算させるべく、乱数テーブルを乱数ジェネレータにより作成する（Ｓ31）。前記乱数テーブルのサイズは、64×64から256 ×256 程度が適当であるが、コストアップを無視すれば、一定パターンの発生を回避するためにより大きなサイズのものが望ましい。
【００１５】
尚、前記乱数成分ｔｈ１は、後述するように係数coeff が乗算され、ｔｈ１×coeff として入力信号（オリジナルカラー信号）に加算されるようになっており、前記Ｓ31で作成されたテーブルが、その後、当該画像におけるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc の処理に共通的に用いられる。
次に、入力信号に対して前記乱数成分ｔｈ１と共に加算される周期性成分ｔｈ２の基準マトリックスを作る（Ｓ32）。
【００１６】
前記マトリックスは、前記周期性成分ｔｈ２に周期性をもたせるために周期的な変化を示すことが要求され、例えば１×１画素単位の市松模様を示すベイヤー型マトリックス（図２参照）や、このベイヤー型マトリックスを基礎として２×２画素単位（図３参照）又は４×４画素単位（図４参照）の市松模様としたマトリックスなどを用いることができるが、前記２×２画素単位の市松模様のマトリックスが最も好ましい。また、マトリックスのサイズは、入力信号が８ビットである場合には、16×16とすることが好ましいが、これ以下のサイズであっても良い。
【００１７】
前記市松模様の基準マトリックスに基づく周期性成分ｔｈ２の算出は、以下のように入力信号と前記基準マトリックスとに基づいて行われ、入力信号に応じて周期性成分ｔｈ２が異なる構成としてある。
例えば座標が（ｘ，ｙ）での入力信号（オリジナルカラー信号）をＢ０としたときに、Ｂ０≦matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝−（32＋Ｂ０）とし、Ｂ０＞matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝（32＋（255 −Ｂ０））とする。
【００１８】
また、Ｂ０≦matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝−32とし、Ｂ０＞matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝32としても良い。
上記のようにして周期性成分ｔｈ２を算出させる構成とすれば、周期的変化としての市松模様を基本としつつ、オリジナル画像の階調特性が反映された周期性成分ｔｈ２を設定できる。従って、かかる周期性成分ｔｈ２を入力信号に加算してから誤差拡散法を用いて２値化処理する構成とすれば、オリジナル画像の階調性を損なうことなく、誤差拡散に伴う縞模様の発生を打ち消すことができる。
【００１９】
尚、前記周期性成分ｔｈ２は、後述するように係数coeff2が乗算され、ｔｈ２×coeff2として入力信号に加算される。
Ｓ33では、各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cを算出する。前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cは、オリジナルのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれに、誤差拡散法によって各色毎に周囲画素から割り振られた各色毎の誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c ，前記乱数テーブルの乱数成分（非周期性成分）ｔｈ１×coeff 及び周期性成分ｔｈ２×coeff2を足し合わせて算出される。
【００２０】
Ｃtarget-y＝Ａy ＋Ａerror-y ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-m＝Ａm ＋Ａerror-m ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-c＝Ａc ＋Ａerror-c ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
前記周期性成分ｔｈ２は、前述のようにマトリックスの閾値と入力信号との比較に基づいて設定される。
【００２１】
ここで、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cの演算において、乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とが加算されるから、乱数成分ｔｈ１によってディザ画像の偏りを回避して特にハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの発生を抑制でき、また、基本を市松模様としてオリジナル画像の特性が反映された周期性成分ｔｈ２によって、オリジナル画像には無い縞模様が発生することを抑制できる。
【００２２】
尚、前記乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２に乗算される係数coeff,coeff2、換言すれば、乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２の配分比率は固定値であっても良いが、処理後の画像信号が出力される媒体（プリンタ）毎に最適な値を選択することで、出力媒体の特性に対応して乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とを適当な割合で加算でき、以て、出力媒体毎に画質を効果的に改善できる。例えば、プリンタの特性によってハードコピー上で縞模様よりも粒状性ノイズが目立つ場合には、乱数成分ｔｈ１の割合を大きくすれば良いし、逆に、規則的な縞模様がハードコピー上に顕著に現れる場合には、周期性成分ｔｈ２の割合を増大させるようにすれば良い。
【００２３】
また、前記配分比率を、入力信号に応じて変化させるようにしても良く、例えば下式にようにして各色毎の目標値（Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-c）を設定させることができる。

上記式に基づいて入力信号に乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とを加算する構成であれば、ハイライト，シャドウ部においては乱数成分の割合を高くする一方、中間調では、周期性成分の割合を高くすることができ、以て、ハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの抑制、及び、中間調における縞模様の抑制を共に効果的に行えることになる。
【００２４】
Ｓ34では、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cと、固定閾値とをそれぞれ比較し、各色毎に２値化する。
Ｓ35では、前記２値化による誤差分を各色毎に算出する。
Ｓ36では、前記算出された各色毎の誤差を、各色毎に周囲画素に分配して、周囲画素における誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c を決定する。
【００２５】
上記の誤差分配における分配画素と重み付けの例を、図５又は図６に示してある。
図５は、３×３画素の誤差拡散マトリクスを示してあり、この例では、マトリクスの中心画素における誤差を、７／16，５／16，３／16，１／16の一定した重み付けで周囲画素に分配する構成としてある。
【００２６】
また、図６に示す例は、乱数化された誤差拡散マトリクスを示し、各周囲画素に対する誤差分配の重み付けを、ａ／16，ｂ／16，ｃ／16，ｄ／16とし、前記ａ，ｂ，ｃ，ｄを乱数によって決定させるものである。ここで、整数の乱数を発生させる関数をrand()とし、除算の余りを求める演算子を％とすると、前記ａ，ｂ，ｃ，ｄを、
ａ＝rand()％17
ｂ＝rand()％（17−ａ）
ｃ＝rand()％（17−ａ−ｂ）
ｄ＝16−ａ−ｂ−ｃ
として決定することができる。
【００２７】
Ｓ37では、全画素について処理が終了したか否かを判別し、処理が終了するまでＳ31〜Ｓ36の処理を繰り返す。
次に、カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc から該当する色空間を特定して、各色によるドット打ちを決定する構成の第２の実施形態を説明する。
ここでは、色空間を、図７に示すように、８つの原色（基本色）ホワイトＷ，イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫ，ブルーＢ，グリーンＧ，レッドＲを頂点とする立方体で規定し、更に、前記色空間を、例えば図８に示すように、３つの小色空間に分割するものとする。
【００２８】
前記３つの小色空間は、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第２の小色空間、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの原色で表現される第３の小色空間からなり、それぞれの小色空間は、原色の組み合わせが相互に異なっている。
前記各小色空間を階調信号上で規定すると、Ａy,Ａm,Ａc がＹ，Ｍ，Ｃそれぞれの濃度データ（８ビットデータ）を示すものとすると、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≦255 の条件が第１の小色空間の領域に該当し、255 ＜Ａy ＋Ａm ＋Ａc ＜510 の条件が第２の小色空間の領域に該当し、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≧510 の条件が第３の小色空間の領域に該当することになる。
【００２９】
ここで、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≦255 なる条件であって、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される（頂点をＷ，Ｙ，Ｍ，Ｃとする）第１の小色空間に所属する色であるときには、出力として第１の小色空間を表現する前記４つの原色Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３０】
また、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、255 ＜Ａy ＋Ａm ＋Ａc ＜510 なる条件であって、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される（頂点をＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂとする）第２の小色空間に所属する色であるときには、出力として第２の小色空間を表現する前記６つの原色Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３１】
更に、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≧510 なる条件であって、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの原色で表現される（頂点をＲ，Ｇ，Ｂ，Ｋとする）第３の小色空間に所属する色であるときには、出力として第３の小色空間を表現する前記４つの原色Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３２】
即ち、色空間を分割する各小色空間のいずれに所属するかによって、割り当てられる色の種類が限定されるようにしてある。
但し、ホワイトＷのドットは、実際にはドットを打たないことを示し、また、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣのドットは、各色のインクによるドット打ちを示し、更に、レッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢそれぞれのドットは、Ｙ＋Ｍ，Ｙ＋Ｃ，Ｍ＋Ｃの重ね合わせを示し、ブラックドットは、Ｙ，Ｍ，Ｃの重ね合わせか、純粋なブラックインクによるブラックドット打ちを示すものとする。
【００３３】
尚、色空間の設定及び色空間の分割を、図７及び図８に示すものに限定するものではなく、種々の変形態様が想定されることは明らかである。
ここで、上記のようにして行なわれるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）に対する原色信号の振り分けの様子を、図９及び図10のフローチャートに従って詳細に示す。
【００３４】
図９のフローチャートにおいて、Ｓ1 ，Ｓ２では、前記図１のフローチャートトのＳ31，Ｓ32と同様に、乱数成分ｔｈ１（非周期性成分）のテーブル作成及び周期性成分ｔｈ２の基準マトリックス（例えば２×２画素単位の市松模様）設定を行う。
次に、与えられた３原色カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc の各色毎の濃度データを足し合わせ、オリジナル色が図８に示したいずれの小色空間に所属するかを判別するためのパラメータＣtotal （←Ａy ＋Ａm ＋Ａc ）を算出する（Ｓ３）。
【００３５】
次に、目標値Ｃtargetを決定する（Ｓ４）。
前記目標値Ｃtargetは、各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cを足し合わせて決定され（Ｃtarget←Ｃtarget-y＋Ｃtarget-m＋Ｃtarget-c）、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cは、オリジナルのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれに、誤差拡散法によって周囲画素から割り振られた各色毎の誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c ，前記乱数テーブルの乱数成分（非周期性成分）ｔｈ１×coeff 及び周期性成分ｔｈ２×coeff2を足し合わせて算出される。
【００３６】
Ｃtarget-y＝Ａy ＋Ａerror-y ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-m＝Ａm ＋Ａerror-m ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-c＝Ａc ＋Ａerror-c ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget＝Ｃtarget-y＋Ｃtarget-m＋Ｃtarget-c
続いて、前記パラメータＣtotal に基づいていずれの小色空間に所属するかを判別し、所属する小色空間を表現する原色のいずれかを前記目標値Ｃtargetに基づいて振り分ける処理を実行する（Ｓ５）。
【００３７】
ここで、前記目標値Ｃtargetの基礎となる各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cの演算において、乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とが加算されるから、乱数成分ｔｈ１によってディザ画像の偏りを回避して特にハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの発生を抑制でき、また、基本を市松模様としてオリジナル画像の特性が反映された周期性成分ｔｈ２によって、オリジナル画像には無い縞模様が発生することを抑制できる。
【００３８】
尚、前記乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２に乗算される係数coeff,coeff2、換言すれば、乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２の配分比率は、前述のように、は固定値であっても良いが、処理後の画像信号が出力される媒体（プリンタ）毎に最適な値を選択することが好ましく、更に、入力信号に応じて変化させるようにしても良い。
【００３９】
ここで、前記Ｓ５における振り分け処理の内容を、図10のフローチャートに従って詳細に説明する。
図10のフローチャートにおいて、まず、前記パラメータＣtotal に基づいて、図７及び図８に示される３つの小色空間のうちのいずれに所属するかを判別させる。
【００４０】
具体的には、前記パラメータＣtotal が、Ｃtotal ≦255 ，255 ＜Ｃtotal ＜510 ，Ｃtotal ≧510 のいずれかであるかを判別する（Ｓ11）。
Ｃtotal ≦255 であって、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが180 以下であるか否かを判別する（12）。前記目標値Ｃtargetが180 以下である場合には、前記第１の小色空間の中でもハイライト付近に所属するものと判断し、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるホワイトＷを振り分ける（Ｓ13）。
【００４１】
尚、ホワイトＷの振り分けの基準となる前記180 は例示的なものであり、かかる値に限定されるものではないが、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間の体積を、原色の振り分けに対応して略均等割りするような値を設定することが好ましい。
一方、目標値Ｃtargetが180 を越える場合には、イエローＹの目標値Ｃtarget-yがマゼンタＭの目標値Ｃtarget-m以上であり、かつ、イエローＹの目標値Ｃtarget-yがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるか否かを判別する（Ｓ14）。
【００４２】
そして、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m及びシアンＣの目標値Ｃtarget-cがイエローＹの目標値Ｃtarget-yを越えない場合には、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるイエローＹを振り分ける（Ｓ15）。
また、イエローＹの目標値Ｃtarget-yを越える目標値が存在する場合には、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるか否かを判別する（Ｓ16）。
【００４３】
そして、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるときには、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるマゼンタＭを振り分る（Ｓ17）。
また、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c未満であるときには、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるシアンＣを振り分る（Ｓ18）。
【００４４】
即ち、前記パラメータＣtotal によってＷ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間に対する所属が判別されると、前記４つの原色（空間の頂点に相当する色）の中で近接度の最も高い原色が振り分けられ、当該画素に対しては振り分けられた原色のドット打ちがなされるようにする。
このように、第１の小色空間に対する所属が判別されているときには、該第１の小色空間を表現する４つの原色Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの中でのみ色の振り分けが行なわれるから、ハイライト付近である第１の小色空間に所属する色であるのに、面積階調処理のために色が濃いドット（Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂのドット）が突発的に打たれることを回避できる。
【００４５】
一方、前記パラメータＣtotal がＣtotal ≧510 であってＫ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第３の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが585 以上であるか否かを判別する（Ｓ19）。前記目標値Ｃtargetが585 以上である場合には、前記第１の小色空間の中でもシャドー付近に所属するものと判断し、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるブラックＫを振り分ける（Ｓ20）。
【００４６】
また、目標値Ｃtargetが585 未満であるときには、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較し（Ｓ21）、イエローＹの目標値Ｃtarget-yが最も小さい場合にはイエローＹの補色であるブルーＢ（マゼンタＭとシアンＣの重ね合わせ）を振り分け（Ｓ22）、シアンＣの目標値Ｃtarget-cが最も小さいときには（Ｓ23）、シアンＣの補色であるレッドＲ（イエローＹとマゼンタＭの重ね合わせ）を振り分け（Ｓ24）、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mが最も小さいときにはマゼンタＭの補色であるグリーンＧ（イエローＹとシアンＣの重ね合わせ）を振り分ける（Ｓ25）。
【００４７】
このように、第３の小色空間に対する所属が判別されているときには、該第３の小色空間を表現する４つの原色Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂの中でのみ色の振り分けが行なわれるから、シャドー付近である第３の小色空間に所属する色であるのに、面積階調処理のために色が薄く明るい濃いドット（Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃのドット）が突発的に打たれることを回避できる。
【００４８】
更に、前記Ｃtotal が255 ＜Ｃtotal ＜510 であってＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第２の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが383 以下であるか否かを判別することで（Ｓ26）、第２の小色空間の中でも第１の小色空間に近い領域であるか、或いは第３の小色空間に近い領域であるかを判別する。
【００４９】
そして、前記目標値Ｃtargetが383 以下であると判別されたときには、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較することで、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣの中で近接度の最も高い原色が振り分ける（Ｓ14〜Ｓ18）。
また、前記目標値Ｃtargetが383 を越えていると、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較することで、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣの中で近接度の最も低い原色を判別し、以下判別された原色に対する補色関係にあるレッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢのいずれかを振り分ける（Ｓ21〜Ｓ25）。
【００５０】
第２の小色空間に所属する場合、即ち、シャドー付近でもなくハイライト付近でもない場合には、上記のようにして、所属する小色空間を表現するＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色の中でのみ振り分けが行なわれるから、ホワイトＷドットやブラックＫドットが打たれることがない。
上記のようにして、各画素毎に、原色であるホワイトＷ，イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫ，ブルーＢ，グリーンＧ，レッドＲのいずれかを振り分けると、かかる振り分け（２値化）による誤差を、各色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に算出する（Ｓ６）。
【００５１】
そして、前記算出された誤差を誤差拡散法に基づき周囲画素に分配して、周期画素における誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c を設定し（Ｓ７）、全画素に対して処理が終了するまで（Ｓ８）、上記Ｓ１〜Ｓ７の処理を繰り返す。
ところで、周期性成分ｔｈ２の設定に用いる基準マトリックスは、各色共通であっても良いが、各色毎に異なるマトリックスを用いる構成としても良い。
【００５２】
例えば２×２単位の市松模様の16×16の基本マトリックスmatrixを作成する一方（図11参照）、前記基本マトリックスmatrixを右に２つずらしたマトリックスmatrix1 （図12参照）と、前記基本マトリックスmatrixを下に２つずらしたマトリックスmatrix2 （図13参照）とを作成する。
そして、前記３つのマトリックスmatrix，matrix1 ，matrix2 を、各色毎に対応させ、例えばオリジナルカラー信号がＲ，Ｇ，Ｂであるときには、Ｒのときには基本マトリックスmatrixを、Ｇのときにはマトリックスmatrix1 を、Ｂのときにはマトリックスmatrix2 を用いるようにする。
【００５３】
かかる構成によると、グレイの中間調部分では、どれか１つの補色の組み合わせが優先的に発生することになり、色むらが発生しにくくなる。
また、例えばオリジナルカラー信号がＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの４色である場合には、Ｋのときはmatrixを、Ｙのときにはmatrix1 を、Ｍのときにはmatrixを、Ｃのときにはmatrix2 をそれぞれ対応させるようにすれば良い。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１の発明にかかる画像処理方法によると、粒状性ノイズの発生を回避するための非周期性成分と、規則的な縞模様の発生を回避するための周期性成分とをそれぞれに必要に応じて付加することで、例えばハイライト部、シャドウ部において非周期性成分の割合を高くして粒状性ノイズの発生を回避する一方、中間調では周期性成分の割合を高くして、オリジナル画像とは無関係に発生する規則的なノイズを抑制することができる。よって、誤差拡散法で処理される画像の画質を向上させることができるという効果がある。
また、請求項２記載の発明によると、ハイライト部、シャドウ部の近傍においては周期性成分（乱数成分）の割合を高くする一方、中間調では、周期性成分の割合を高くして各色毎の目標値を設定することができ、ハイライト、シャドウ部における粒状性ノイズの抑制、及び中間調における縞模様の抑制を共に効果的に行えることになる。
【００５５】
請求項３記載の発明によると、プリンタ等の出力媒体の特性に応じて周期性成分と非周期性成分との配分比率を適正に変化させ、粒状性ノイズと規則的縞模様の発生を出力媒体毎に効果的に抑制できるという効果がある。
【００５６】
請求項４記載の発明によると、基本の周期的変化に入力画像信号の変化を加味した形で周期性成分を設定することができるので、画質を損ねることなく規則的な縞模様の発生を抑制できるという効果がある。
請求項５記載の発明によると、グレイの中間調部分において、どれか１つの補色の組み合わせを優先的に発生させることができるようになるので、色むらの発生を抑制できるという効果がある。
【００５７】
請求項６記載の発明によると、市松模様によって規則的な縞模様を効果的に打つ消すことができるという効果がある。
請求項７記載の発明によると、非周期性成分をテーブルとしてもつことで、処理の簡素化が図れるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理の第１形態を示すフローチャート。
【図２】16×16のベイヤー型マトリックスの例を示す図。
【図３】２×２画素単位の市松模様のマトリックスを示す図。
【図４】４×４画素単位の市松模様のマトリックスを示す図。
【図５】誤差拡散の重み付けの様子を説明するための図。
【図６】誤差拡散の重み付けの様子を説明するための図。
【図７】第２の実施形態における色空間の分割構成を示す図。
【図８】第２の実施形態における色空間の分割構成を示す図。
【図９】画像処理の第２形態を示すフローチャート。
【図１０】前記第２の形態における原色の割り振りを示すフローチャート。
【図１１】２×２画素単位の市松模様の基準マトリックスを示す図。
【図１２】基準マトリックスの配列を右方向に２画素ずらしたマトリックスを示す図。
【図１３】基準マトリックスの配列を下向に２画素ずらしたマトリックスを示す図。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method, and more particularly to an image processing method for expressing a color gradation image by a combination of density gradation (intensity modulation) and area gradation (area modulation) having a smaller number of levels than the original. .
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in a digital printer, digital facsimile, etc., as a method for reproducing halftones by combining density gradation (intensity modulation) and area gradation (area modulation) with a smaller number of levels than the original, dithering or An error diffusion method is known (see Japanese Patent Laid-Open Nos. 61-35676 and 63-217768).
[0003]
In the dither method (binary dither method), the value of each matrix of the dither matrix is used as a threshold value, and compared with the density of the pixel at the corresponding coordinate point, 1 (print or light emission), 0 (no print or no light emission) ) Is determined and binarized, and binarized data for area gradation can be obtained simply by comparing the original image data and the threshold value, and high-speed calculation is possible.
Further, the error diffusion method disperses the error when the gradation image data is converted into data of a smaller number of levels (for example, binary) to neighboring pixels, and combines the gradation expression error with the neighboring pixels. (Ref: “RW Floyd and L. Steinberg“ An Adaptive Algorithm for Spatial Gray Scale ”, SID 75 Digest (1976)”).
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the dither method has a problem that the gradation and the resolution cannot be compatible since the gradation and the resolution directly depend on the size of the dither matrix.
In addition, the error diffusion method has a problem in image quality that graininess noise in a highlight portion and a shadow portion of an image is conspicuous, and a regular striped pattern called a texture is generated around a halftone.
[0005]
The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an image processing method capable of improving the image quality problem in the error diffusion method and reproducing a high quality image.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  Therefore, the invention described in claim 1 is an image processing method for expressing a color gradation image by a combination of density gradation and area gradation having a smaller number of levels than the original, and for an input signal to be processed. , Adding an error component, a periodic component, and an aperiodic component, and the input signalBy decreasing the periodic component and increasing the non-periodic component as it approaches the highlight portion from a predetermined value or approaches the shadow portion from the predetermined value,The distribution ratio between the periodic component and the non-periodic component is changed according to the input signal.
[0007]
  According to this configuration, by adding a periodic component in addition to an error component due to error diffusion, it is possible to cancel a regular striped pattern that occurs in a halftone regardless of the original image. On the other hand, since the periodic component is perceived as noise in the highlight portion and shadow portion, the granularity noise in the highlight portion and shadow portion can be suppressed by adding a non-periodic component, that is, a random number component. Can be planned. At this time, according to the input signal, the distribution ratio of the periodic component and the non-periodic component is changed. For example, the proportion of the non-periodic component is increased in the highlight portion and the shadow portion so as to be granular. On the other hand, the occurrence of regular stripes can be effectively suppressed by increasing the ratio of the periodic component in the halftone while suppressing the noise.
  In the invention of claim 2, the target value when the input signal is B0, the non-periodic component is th1, and the periodic component is th2,
  Target value = input signal + error component + (| predetermined value−B0 | / predetermined value) × th1 × coefficient 1+ {1- (| predetermined value−B0 | / predetermined value)} × th2 × coefficient 2
It was made to set by.
[0008]
  Claim 3In the described invention, the distribution ratio of the periodic component and the non-periodic component is changed according to the output medium of the image signal.
  According to such a configuration, it is possible to appropriately change the distribution ratio of the periodic component and the non-periodic component according to the characteristics of the output medium such as a printer, and to effectively suppress the occurrence of the granularity noise and the stripe pattern.
[0010]
  Claim 4In the described invention, the periodic component is different for each input signal.
  According to such a configuration, the periodic component can be set in a form in which the change of the input image signal is added to the basic periodic change, and the occurrence of a striped pattern can be suppressed without impairing the image quality.
  Claim 5In the described invention, the periodic component is different for each color.
[0011]
  According to such a configuration, it is possible to preferentially generate any one of the combinations of complementary colors in the gray halftone portion and suppress the occurrence of color unevenness.
  Claim 6In the described invention, the periodic component has a checkered pattern.
  According to this configuration, the regular striped pattern is canceled by the checkered pattern. Here, for example, the best image quality can be obtained by setting the checkerboard pattern to 2 × 2 pixel units.
[0012]
  Claim 7In the described invention, the non-periodic component is configured as a table.
  According to such a configuration, it is possible to simplify the processing by repeatedly using table data by having a non-periodic component in the table. Here, it is preferable that the size of the table is as large as possible in order to avoid occurrence of a certain pattern by the table.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below.
In this embodiment, in a printer (or display) configured to receive color gradation signals Ay, Am, Ac (8-bit data) of three primary colors (yellow Y, magenta M, cyan C) corresponding to the colorant. In order to represent a color gradation image with a binary value (with or without dots) that has fewer levels than the original, the gradation image signal is processed, and the gradation is expressed by an area gradation (area modulation) technique. To do. However, the color gradation signal may be given in the three primary colors of red R, green G, and blue B, and converted into Y, M, and C systems for use.
[0014]
As a first embodiment, the flowchart of FIG. 1 shows an image processing method in which error diffusion is independently performed for each of the color gradation signals Ay, Am, and Ac to individually determine Y, M, and C dot strikes. This will be explained based on.
In the flowchart of FIG. 1, first, as preprocessing, a random number table is generated by a random number generator so as to add a random number component th1 (non-periodic component) to a color gradation signal Ay, Am, Ac as an input signal (original signal). Create (S31). The size of the random number table is suitably about 64 × 64 to 256 × 256, but if the cost increase is ignored, a larger size is desirable to avoid the occurrence of a fixed pattern.
[0015]
The random number component th1 is multiplied by a coefficient coeff as will be described later, and added to the input signal (original color signal) as th1 × coeff. The table created in S31 is It is commonly used for processing the color gradation signals Ay, Am, Ac in the image.
Next, a reference matrix of the periodic component th2 added to the input signal together with the random number component th1 is created (S32).
[0016]
The matrix is required to exhibit a periodic change in order to impart periodicity to the periodic component th2. For example, a Bayer matrix (see FIG. 2) showing a checkered pattern of 1 × 1 pixel unit or the Bayer A matrix having a checkered pattern of 2 × 2 pixel units (see FIG. 3) or 4 × 4 pixel units (see FIG. 4) can be used on the basis of the type matrix. A matrix is most preferred. The matrix size is preferably 16 × 16 when the input signal is 8 bits, but may be smaller than this size.
[0017]
The calculation of the periodic component th2 based on the checkered reference matrix is performed based on the input signal and the reference matrix as follows, and the periodic component th2 differs depending on the input signal.
For example, when B0 is an input signal (original color signal) with coordinates (x, y) and B0 ≦ matrix (x mod 16, y mod 16), th2 = − (32 + B0) and B0> If matrix (x mod 16, y mod 16), th2 = (32+ (255−B0)).
[0018]
If B0 ≦ matrix (x mod 16, y mod 16), th2 = −32, and if B0> matrix (x mod 16, y mod 16), th2 = 32.
If the periodic component th2 is calculated as described above, the periodic component th2 reflecting the gradation characteristics of the original image can be set based on the checkered pattern as a periodic change. Therefore, if the binarization processing is performed using the error diffusion method after the periodic component th2 is added to the input signal, a striped pattern due to error diffusion is generated without impairing the gradation of the original image. Can be countered.
[0019]
The periodic component th2 is multiplied by a coefficient coeff2 as will be described later, and is added to the input signal as th2 × coeff2.
In S33, target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color are calculated. The target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color are the errors for each color assigned to the original color gradation signals Ay, Am, and Ac from the surrounding pixels for each color by the error diffusion method. The components Aerror-y, Aerror-m, Aerror-c, and the random number component (non-periodic component) th1 × coeff and periodic component th2 × coeff2 of the random number table are added together.
[0020]
Ctarget-y = Ay + Aerror-y + th1 × coeff + th2 × coeff2
Ctarget-m = Am + Aerror-m + th1 × coeff + th2 × coeff2
Ctarget-c = Ac + Aerror-c + th1 × coeff + th2 × coeff2
As described above, the periodic component th2 is set based on the comparison between the matrix threshold and the input signal.
[0021]
Here, since the random component th1 and the periodic component th2 are added in the calculation of the target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color, the random component th1 avoids the bias of the dither image. In particular, the occurrence of graininess noise in highlights and shadows can be suppressed, and the periodic component th2 that reflects the characteristics of the original image with a checkerboard pattern as the basis, produces a stripe pattern that does not exist in the original image. Can be suppressed.
[0022]
The random number component th1 and the periodicity component th2 are multiplied by the coefficients coeff, coeff2, in other words, the distribution ratio of the random number component th1 and the periodicity component th2 may be a fixed value. By selecting an optimum value for each medium (printer) from which the random number component is output, the random number component th1 and the periodic component th2 can be added at an appropriate ratio corresponding to the characteristics of the output medium. The image quality can be effectively improved. For example, if graininess noise is more conspicuous than the stripe pattern on the hard copy due to the characteristics of the printer, the ratio of the random number component th1 may be increased, and conversely, the regular stripe pattern is conspicuous on the hard copy. If it appears, the proportion of the periodic component th2 may be increased.
[0023]
The distribution ratio may be changed according to the input signal. For example, the target values (Ctarget-y, Ctarget-m, Ctarget-c) for each color may be set as shown in the following equation. it can.

If the random number component th1 and the periodic component th2 are added to the input signal based on the above formula, the proportion of the random component is increased in the highlight and shadow portions, while the proportion of the periodic component in the halftone Therefore, it is possible to effectively suppress both the graininess noise in the highlight and shadow portions and the stripe pattern in the halftone.
[0024]
  In S34, the target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color are compared with a fixed threshold value, and binarized for each color.
  In S35, the error due to the binarization is calculated for each color.
  In S36, the calculated error for each color is distributed to surrounding pixels for each color, andError componentAerror-y, Aerror-m, and Aerror-c are determined.
[0025]
Examples of distribution pixels and weighting in the above error distribution are shown in FIG. 5 or FIG.
FIG. 5 shows an error diffusion matrix of 3 × 3 pixels. In this example, the error at the center pixel of the matrix is surrounded by a constant weight of 7/16, 5/16, 3/16, 1/16. It is configured to distribute to the pixels.
[0026]
The example shown in FIG. 6 shows a randomized error diffusion matrix, and the error distribution weights for the surrounding pixels are a / 16, b / 16, c / 16, d / 16, and the above a, b , C, d are determined by random numbers. Here, assuming that a function for generating an integer random number is rand () and an operator for calculating the remainder of division is%, a, b, c, d are expressed as follows.
a = rand ()% 17
b = rand ()% (17-a)
c = rand ()% (17-ab)
d = 16−a−b−c
Can be determined as
[0027]
In S37, it is determined whether or not the processing has been completed for all the pixels, and the processing in S31 to S36 is repeated until the processing is completed.
Next, a second embodiment in which the corresponding color space is specified from the color gradation signals Ay, Am, Ac and the dot strike by each color is determined will be described.
Here, as shown in FIG. 7, the color space is a cube having eight primary colors (basic colors) white W, yellow Y, magenta M, cyan C, black K, blue B, green G, and red R as vertices. Further, it is assumed that the color space is divided into three small color spaces as shown in FIG.
[0028]
The three small color spaces are a first small color space expressed by primary colors of W, Y, M, and C, and a second small color expressed by primary colors of Y, M, C, R, G, and B. The space is composed of a third small color space expressed by primary colors of R, G, B, and K, and each of the small color spaces has a different combination of primary colors.
When each of the small color spaces is defined on the gradation signal, if Ay, Am, Ac represents the respective density data (8-bit data) of Y, M, C, the condition of Ay + Am + Ac ≦ 255 is the first. The condition of 255 <Ay + Am + Ac <510 corresponds to the area of the second small color space, and the condition of Ay + Am + Ac ≧ 510 corresponds to the area of the third small color space. Will do.
[0029]
Here, the given color gradation signals Ay, Am, Ac (color image signals) are expressed by primary colors of W, Y, M, C under the condition of Ay + Am + Ac ≦ 255 (the vertex is W, If the color belongs to the first small color space (denoted Y, M, C), the dot of any of the four primary colors W, Y, M, C expressing the first small color space is output as an output. Shall be used.
[0030]
Further, the given color gradation signals Ay, Am, Ac (color image signals) are expressed by primary colors of Y, M, C, R, G, B under the condition of 255 <Ay + Am + Ac <510. When the colors belong to the second small color space (the vertices are Y, M, C, R, G, B), the six primary colors Y, M, Any one of C, R, G, and B dots is used.
[0031]
Further, the given color gradation signals Ay, Am, Ac (color image signals) are expressed by the primary colors of R, G, B, K under the condition of Ay + Am + Ac ≧ 510 (the vertices are represented by R, G When the color belongs to the third small color space, the dot of any of the four primary colors R, G, B, and K expressing the third small color space is used as an output. It shall be.
[0032]
That is, the type of color to be assigned is limited depending on which of the small color spaces to divide the color space belongs.
However, white W dots indicate that dots are not actually hit, and yellow Y, magenta M, and cyan C dots indicate dot hits with inks of each color, and further, red R and green G , Blue B dots indicate Y + M, Y + C, M + C overlapping, and black dots indicate Y, M, C overlapping or black dot strike with pure black ink.
[0033]
It should be noted that the setting of the color space and the division of the color space are not limited to those shown in FIGS. 7 and 8, and it is apparent that various modifications are possible.
Here, the manner in which the primary color signals are distributed to the color gradation signals Ay, Am, Ac (color image signals) performed as described above will be described in detail according to the flowcharts of FIGS.
[0034]
In the flowchart of FIG. 9, in S1 and S2, as in S31 and S32 of the flowchart of FIG. 1, a table of random component th1 (non-periodic component) and a reference matrix (for example 2 × 2) of periodic component th2 are used. (Checker pattern in pixel units).
Next, the density data for each color of the given three primary color gradation signals Ay, Am, and Ac are added together to determine which small color space shown in FIG. 8 belongs to the original color. Ctotal (← Ay + Am + Ac) is calculated (S3).
[0035]
Next, the target value Ctarget is determined (S4).
The target value Ctarget is determined by adding the target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color (Ctarget ← Ctarget-y + Ctarget-m + Ctarget-c), and the target value Ctarget-y, for each color. Ctarget-m and Ctarget-c are error components Aerror-y, Aerror-m, and Aerror-c for each color allocated to the original color gradation signals Ay, Am, and Ac from the surrounding pixels by the error diffusion method. It is calculated by adding the random number component (non-periodic component) th1 × coeff and the periodic component th2 × coeff2 of the random number table.
[0036]
Ctarget-y = Ay + Aerror-y + th1 × coeff + th2 × coeff2
Ctarget-m = Am + Aerror-m + th1 × coeff + th2 × coeff2
Ctarget-c = Ac + Aerror-c + th1 × coeff + th2 × coeff2
Ctarget = Ctarget-y + Ctarget-m + Ctarget-c
Subsequently, it is determined which small color space belongs based on the parameter Ctotal, and a process of distributing any primary color representing the small color space to which it belongs based on the target value Ctarget is executed (S5). .
[0037]
Here, since the random component th1 and the periodic component th2 are added in the calculation of the target values Ctarget-y, Ctarget-m, and Ctarget-c for each color that is the basis of the target value Ctarget, the random component th1 The occurrence of dithered images can be avoided to suppress the occurrence of graininess noise, particularly in highlights and shadows. In addition, the periodic component th2 that reflects the characteristics of the original image with the basic checkered pattern does not exist in the original image. The occurrence of striped patterns can be suppressed.
[0038]
Note that the coefficient coeff, coeff2 multiplied by the random component th1 and the periodic component th2, in other words, the distribution ratio of the random component th1 and the periodic component th2 may be a fixed value as described above. However, it is preferable to select an optimum value for each medium (printer) to which the processed image signal is output, and it may be changed according to the input signal.
[0039]
Here, the contents of the sorting process in S5 will be described in detail according to the flowchart of FIG.
In the flowchart of FIG. 10, first, based on the parameter Ctotal, it is determined which of the three small color spaces shown in FIGS. 7 and 8 belongs.
[0040]
Specifically, it is determined whether the parameter Ctotal is either Ctotal ≦ 255, 255 <Ctotal <510, or Ctotal ≧ 510 (S11).
If Ctotal ≦ 255 and belongs to the first small color space expressed by the primary colors W, Y, M, and C, it is determined whether or not the target value Ctarget is 180 or less (12 ). When the target value Ctarget is 180 or less, it is determined that it belongs to the vicinity of the highlight in the first small color space, and is one of the primary colors of the small color space belonging to the pixel. White W is distributed (S13).
[0041]
Note that the reference 180 for white W distribution is exemplary, and is not limited to this value. However, the first small color space represented by the primary colors W, Y, M, and C is not limited thereto. It is preferable to set a value that substantially divides the volume of the volume corresponding to the distribution of primary colors.
On the other hand, if the target value Ctarget exceeds 180, the yellow Y target value Ctarget-y is equal to or greater than the magenta M target value Ctarget-m, and the yellow Y target value Ctarget-y is the cyan C target value. It is determined whether or not it is equal to or greater than Ctarget-c (S14).
[0042]
If the target value Ctarget-m of magenta M and the target value Ctarget-c of cyan C do not exceed the target value Ctarget-y of yellow Y, one of the primary colors of the small color space belonging to the pixel The yellow Y is distributed (S15).
If there is a target value that exceeds the target value Ctarget-y for yellow Y, it is determined whether the target value Ctarget-m for magenta M is equal to or greater than the target value Ctarget-c for cyan C (S16). .
[0043]
When the target value Ctarget-m of magenta M is equal to or greater than the target value Ctarget-c of cyan C, magenta M, which is one of the primary colors of the small color space belonging to the pixel, is distributed (S17). .
If the target value Ctarget-m of magenta M is less than the target value Ctarget-c of cyan C, cyan C, which is one of the primary colors of the small color space belonging to the pixel, is allocated (S18). .
[0044]
That is, when the belonging to the first small color space expressed by the primary colors of W, Y, M, and C is determined by the parameter Ctotal, the four primary colors (colors corresponding to the vertices of the space) are adjacent. The primary color having the highest degree is assigned, and the assigned primary color is doted on the pixel.
As described above, when the affiliation with the first small color space is determined, the colors are sorted only among the four primary colors W, Y, M, and C representing the first small color space. Although the color belongs to the first small color space in the vicinity of the highlight, dark dots (K, R, G, B dots) are suddenly hit for area gradation processing. You can avoid that.
[0045]
On the other hand, if the parameter Ctotal is Ctotal ≧ 510 and belongs to the third small color space expressed by the primary colors K, R, G, B, whether the target value Ctarget is 585 or more. Is discriminated (S19). If the target value Ctarget is greater than or equal to 585, it is determined that it belongs to the shadow vicinity in the first small color space, and black, which is one of the primary colors of the small color space belonging to the pixel. K is distributed (S20).
[0046]
When the target value Ctarget is less than 585, the yellow Y target value Ctarget-y, the magenta M target value Ctarget-m, and the cyan C target value Ctarget-c are compared (S21), and the yellow Y target value is compared. When Ctarget-y is the smallest, blue B (superposition of magenta M and cyan C), which is a complementary color of yellow Y, is assigned (S22). When the target value Ctarget-c for cyan C is the smallest (S23), cyan Red R (superposition of yellow Y and magenta M), which is a complementary color of C, is distributed (S24). When the target value Ctarget-m of magenta M is the smallest, green G (yellow Y and cyan C (Overlay) is distributed (S25).
[0047]
As described above, when the affiliation with the third small color space is determined, the colors are sorted only among the four primary colors K, R, G, and B representing the third small color space. Although the color belongs to the third small color space in the vicinity of the shadow, light and dark dots (W, Y, M, and C dots) are suddenly hit for area gradation processing. Can be avoided.
[0048]
Further, when the Ctotal is 255 <Ctotal <510 and belongs to the second small color space expressed by the primary colors Y, M, C, R, G, B, the target value Ctarget is 383 or less. (S26), it is determined whether it is an area close to the first small color space or an area close to the third small color space in the second small color space. To do.
[0049]
When it is determined that the target value Ctarget is 383 or less, the target value Ctarget-y of yellow Y, the target value Ctarget-m of magenta M, and the target value Ctarget-c of cyan C are compared, so that yellow The primary colors having the highest proximity among Y, magenta M, and cyan C are assigned (S14 to S18).
If the target value Ctarget exceeds 383, the target value Ctarget-y of yellow Y, the target value Ctarget-m of magenta M, and the target value Ctarget-c of cyan C are compared, so that yellow Y, magenta The primary color having the lowest degree of proximity is discriminated from among M and cyan C, and any of red R, green G, and blue B that are complementary to the discriminated primary color is assigned (S21 to S25).
[0050]
When it belongs to the second small color space, that is, when it is neither near the shadow nor near the highlight, as described above, Y, M, C, R, G, Since sorting is performed only in the primary colors of B, white W dots and black K dots are not hit.
As described above, when any one of the primary colors of white W, yellow Y, magenta M, cyan C, black K, blue B, green G, and red R is distributed for each pixel, such distribution (binarization) is performed. ) Is calculated for each color (Y, M, C) (S6).
[0051]
Then, the calculated error is distributed to surrounding pixels based on the error diffusion method, and error components Aerror-y, Aerror-m, Aerror-c in the periodic pixels are set (S7), and processing is performed on all the pixels. Until the process is completed (S8), the processes of S1 to S7 are repeated.
By the way, the reference matrix used for the setting of the periodic component th2 may be common to each color, but a different matrix may be used for each color.
[0052]
For example, while creating a 16 × 16 basic matrix matrix with a checkered pattern of 2 × 2 units (see FIG. 11), a matrix matrix1 (see FIG. 12) in which the basic matrix matrix is shifted to the right by two, and the basic matrix matrix A matrix matrix2 (see FIG. 13) is created by shifting the bottom by two.
The three matrixes matrix, matrix1, and matrix2 are made to correspond to each color. For example, when the original color signal is R, G, and B, the basic matrix matrix is set when R is set, the matrix matrix1 is set when B is set, and Sometimes the matrix matrix2 is used.
[0053]
According to this configuration, any one of the complementary color combinations occurs preferentially in the gray halftone portion, and color unevenness is less likely to occur.
For example, when the original color signal has four colors Y, M, C, and K, matrix is associated with K, matrix 1 is associated with Y, matrix 1 is associated with M, and matrix 2 is associated with C. You can do that.
[0054]
【The invention's effect】
  As described above, according to the image processing method of the first aspect of the present invention, the non-periodic component for avoiding the occurrence of granular noise and the periodic component for avoiding the occurrence of regular striped patterns Is added to each as necessary, for example, to increase the proportion of non-periodic components in the highlight portion and shadow portion to avoid the occurrence of granular noise, while in the halftone, the proportion of periodic components is increased. Thus, it is possible to suppress regular noise that occurs regardless of the original image. Therefore, there is an effect that the image quality of the image processed by the error diffusion method can be improved.
  According to the second aspect of the present invention, the ratio of the periodic component (random number component) is increased in the vicinity of the highlight portion and the shadow portion, while the proportion of the periodic component is increased for each color in the halftone. The target value can be set, and the suppression of the graininess noise in the highlight and shadow portions and the suppression of the stripe pattern in the halftone can be effectively performed.
[0055]
  Claim 3According to the described invention, the distribution ratio of the periodic component and the non-periodic component is appropriately changed according to the characteristics of the output medium such as a printer, and the generation of the granular noise and the regular stripe pattern is effective for each output medium. There is an effect that it can be suppressed.
[0056]
  Claim 4According to the described invention, since the periodic component can be set in a form in which the change of the input image signal is added to the basic periodic change, it is possible to suppress the occurrence of a regular stripe pattern without impairing the image quality. There is.
  Claim 5According to the described invention, any one of the combinations of complementary colors can be preferentially generated in the gray halftone portion, so that it is possible to suppress the occurrence of color unevenness.
[0057]
  Claim 6According to the described invention, there is an effect that a regular striped pattern can be effectively beaten by the checkered pattern.
  Claim 7According to the described invention, there is an effect that the processing can be simplified by having the aperiodic component as a table.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart illustrating a first form of image processing.
FIG. 2 is a diagram showing an example of a 16 × 16 Bayer matrix.
FIG. 3 is a diagram showing a checkered matrix of 2 × 2 pixel units.
FIG. 4 is a diagram showing a checkered matrix in units of 4 × 4 pixels.
FIG. 5 is a diagram for explaining how error diffusion is weighted;
FIG. 6 is a diagram for explaining how error diffusion is weighted;
FIG. 7 is a diagram showing a color space division configuration according to the second embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing a color space division configuration according to the second embodiment;
FIG. 9 is a flowchart showing a second form of image processing.
FIG. 10 is a flowchart showing primary color allocation in the second embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing a checkered reference matrix of 2 × 2 pixel units.
FIG. 12 is a diagram showing a matrix in which the arrangement of the reference matrix is shifted by two pixels in the right direction.
FIG. 13 is a diagram showing a matrix in which the arrangement of the reference matrix is shifted downward by two pixels.

Claims

An image processing method for expressing a color gradation image by a combination of density gradation and area gradation having a lower number of levels than the original,
An error component, a periodic component, and an aperiodic component are added to the input signal to be processed,
As the input signal approaches the highlight part from a predetermined value or approaches the shadow part from the predetermined value, by reducing the periodic component and increasing the non-periodic component , according to the input signal, An image processing method comprising changing a distribution ratio between the periodic component and the non-periodic component.

The target value when the input signal is B0, the non-periodic component is th1, and the periodic component is th2,
Target value = input signal + error component + (| predetermined value−B0 | / predetermined value) × th1 × coefficient 1+ {1- (| predetermined value−B0 | / predetermined value)} × th2 × coefficient 2
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is set by:

The image processing method according to claim 1, wherein a distribution ratio between the periodic component and the non-periodic component is changed according to an output medium of the image signal after processing the input signal.

The image processing method according to claim 1, wherein the periodic component is different for each input signal.

The image processing method according to claim 1, wherein the periodic component is different for each color.

The image processing method according to claim 1, wherein the periodic component has a checkered pattern.

The image processing method according to claim 1, wherein the non-periodic component is stored in a table.