JP4148443B2 - Image forming apparatus - Google Patents

Image forming apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP4148443B2
JP4148443B2 JP2001150608A JP2001150608A JP4148443B2 JP 4148443 B2 JP4148443 B2 JP 4148443B2 JP 2001150608 A JP2001150608 A JP 2001150608A JP 2001150608 A JP2001150608 A JP 2001150608A JP 4148443 B2 JP4148443 B2 JP 4148443B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
forming apparatus
image forming
edge level
dither threshold
edge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2001150608A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2002344742A (en
Inventor
一成 戸波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2001150608A priority Critical patent/JP4148443B2/en
Priority to US10/006,377 priority patent/US7251060B2/en
Publication of JP2002344742A publication Critical patent/JP2002344742A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4148443B2 publication Critical patent/JP4148443B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Color, Gradation (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーザープリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などに応用される画像形成装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、画像形成装置における中間調再現法としては、ディザ法や濃度パターン法、誤差拡散法が一般的に用いられていた。ディザ法では複数の画素でその階調、カラー画像においてはその組合せにより色を表現する。一般的な印刷に用いられているディザ法は、粒状性に優れ、中間調画像をなめらかに表現する。ディザ法に代表される、いわゆる面積階調法では、階調性を得るために解像性が劣化する。また、網点のような印刷画像に対して周期性画像を発生するディザ法では、モアレが発生しやすい。
【0003】
解像性を保ちながら階調を表現する方法として、誤差拡散法がある。誤差拡散法では原画像に忠実な解像性を得ることができ、文字画像の再現には適するが、写真部などの中間調画像は孤立のドットが分散あるいは不規則に連結して配置され、粒状性が悪く、特異なテクスチャが発生する場合がある。また、特に電子写真方式のプリンタでは、孤立のドットで形成されるため画像が不安定であり、濃度ムラによる粒状性の劣化やバンディングが発生しやすい。
【0004】
また、誤差拡散処理は周辺画素の量子化誤差の拡散に積和演算を行うため処理が複雑であり、処理時間を非常に要する。特に、画像出力密度が高くなるにつれ単位面積当たりの画素数が増し、演算量が増える。具体的には、画素密度が600dpiから1200dpiになれば画素数は4倍、2400dpiでは16倍と解像度の2乗に比例して増加するため、同様の生産性を得るためには処理の高速化を図る必要がある。
【0005】
そこで、入力画像データの解像度の低い状態で誤差拡散処理を行い、高解像度の2値画像データを出力する方式を採ることにより、高解像度の画像をそのまま誤差拡散するのに比べ誤差拡散処理に要する演算およびその回路を小さくし、高速処理を可能とした技術が提案されている。
【0006】
例えば、入力画像データを倍率変換して高解像度化し、多値誤差拡散によって階調数を低下させ、その結果を濃度パターン法またはディザによりさらに高解像度に2値化する装置がある(特開平7−295527号公報を参照)。
【0007】
また、低解像度(600dpi)で誤差拡散して2値化したデータをパターンマッチングによって高解像度(1200dpi)の2値画像データに変換する方法もある(特開平11−155064号公報を参照)。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
上記した前者の装置は、演算時間の削減とバッファメモリによる回路規模の増加を防止し、高速で充分な階調の2値画像信号を得ること、モアレやロゼッタパターンがなくなるように、多値誤差拡散により1画素当たりの階調数を減らすという階調処理と、その結果に基づき濃度パターン法という階調処理を二重で行っている。しかし、ドット配置について、単純な濃度パターン法やディザ法による配列では、1200dpi以上といった高密度の書き込み、特に電子写真を用いたプリンタでは高密度になるほどドット再現性が悪くなるため、画質の向上が得られず、さらに、濃度パターン法やディザ法による配列では画像に周期性を持ち、モアレを発生させる場合がある。
【0009】
また、後者の方法では、少ないバッファメモリ、少ない処理でハイライトの粒状性を大幅に改善させようとしているが、600dpiの誤差拡散処理に比べて画像の変化は少なく、格段の画質の向上は見られない。
【0010】
本発明の目的は、高密度書き込み系の電子写真プリンタにおいて、誤差拡散処理を高速に実現し、かつ、画像の粒状性、解像性といった画質の向上を図った画像形成装置を提供することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】
本発明では、画像のエッジ度合いに応じたディザ閾値を用いて多値誤差拡散処理を行なうことにより、低解像度の入力多値データを高速に高解像度の2値データに変換する。
【0012】
本発明では、ドット集中型のディザ閾値を用い、また網点状にドットが集中するように出力ドット位置を制御することにより、粒状性・安定性に優れた画像を形成する。
【0013】
本発明では、指定された出力モードに最適なディザ閾値マトリクスを用い、また、画像のエッジ度合に応じてディザ閾値マトリクスの振幅を制御することにより、粒状性と鮮鋭性を両立させた画像を形成する。
【0014】
本発明では、白地判定結果に応じてエッジ量の量子化閾値を切り替えることにより、文字領域を最大エッジレベルとしてとりやすくし、また、高濃度網点を最大エッジレベルとしてとりやすくする。
【0015】
さらに、本発明では、エッジレベルの膨張・収縮を行なうことにより、網点画像以外でエッジレベルの大きな領域が必要以上に広がるのを防止する。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
図14は、本発明が適用されるデジタル複写機からなる画像形成装置の一例を示す。デジタル複写機の画像処理部は、読み取りデータを補正するスキャナ系処理と、デジタル画像を加工、修正するデジタル画像処理と、書き込みLDを変調する書込系処理とに大別される。
【0017】
CCDで読み取った600dpiのアナログデータは、AGCによりデータレベルが調整される。AD変換では、画素毎のアナログデータを1画素当たり8bitのデジタル値(0(白)〜255(黒))に変換し、シェーディング補正では読み取りCCDの画素および照度のばらつきを補正する。次いで、フィルタ処理では、読み取りによって生じる画像の振幅を補正するMTF補正と、中間調画像をなめらかに表現するための平滑化処理を行う。続いて、主走査変倍では、複写倍率に応じて主走査方向の変倍処理を行い、書き込み濃度に変換するためのγ補正を行う。最後に中間調処理を行い、1ドット当たり1bitまたは2bitのデータに変換して送出する。その他、地肌除去処理、フレア除去処理、スキャナγ、画像編集などの図示しない処理が加わる。
【0018】
(実施例1)
本発明の実施例1として、600dpiの入力データ(256階調)に対してディザ閾値を用いた5値誤差拡散処理を行ない、その量子化結果を1200dpiのドットオン・オフ(2値画像データ)として出力する例を示す。
【0019】
図1は、本発明の実施例1の構成を示す。600dpiの入力データに対して、フィルタ・変倍処理部1でフィルタ処理・変倍処理を施した後に、エッジレベル算出部2でエッジレベルを算出する。エッジレベル算出部2の詳細は後述するが、このエッジレベル算出部2において、600dpiの各画素に対して複数レベルのエッジレベルを決定する。本実施例では、エッジレベル0または1の2段階とする。ただし、エッジレベル1の方が画像のエッジ度合いが高いものとする。
【0020】
算出されたエッジレベルは、エッジレベル膨張部3において膨張処理される。具体的には、所定領域(例えば、注目画素を中心とする5×5領域)内のエッジレベルの最大値を注目画素のエッジレベルとする処理である。膨張処理後のエッジレベルは、エッジレベル収縮部4において収縮処理される。具体的には、所定領域(例えば、注目画素を中心とする5×5領域)内のエッジレベルの最小値を注目画素のエッジレベルとする処理である。収縮処理されたエッジレベルが最終的にその画素のエッジレベルとなる。
【0021】
このエッジレベルは、γ補正処理部5におけるγテーブル及びディザ閾値選択部6におけるディザ閾値マトリクスの切り替えに利用される。γ補正処理部5ではエッジレベルに応じて2つのγテーブルを切り替えて、γ補正処理を行なう。
【0022】
図2は、γテーブルの例を示す。エッジレベル=0では、リニアに近い特性のγで補正し、エッジレベル=1では、略S字特性のγで補正する。
【0023】
ディザ閾値選択部6では、エッジレベル=0の場合には図3に示す4つのディザ閾値マトリクス(a)〜(d)を選択し、各マトリクスの注目画素位置に対応する位置の値を閾値(thr1〜thr4)とする。エッジレベル=1の場合には、thr1からthr4の全てを128(固定閾値)とする。
【0024】
量子化部7では、γ補正処理後のデータを、ディザ閾値選択部6において決定された閾値を用いて、多値誤差拡散処理を行ない5値に量子化する。
【0025】
誤差拡散処理は、多値画像データに処理済み画素の量子化誤差を加算するための加算器11、加算器11の出力データを4つの量子化閾値Thr1,Thr2,Thr3,Thr4(Thr1<Thr2<Thr3<Thr4)によって5値量子化するための量子化部7、この量子化部7の入力と出力から量子化誤差を算出するための減算器9、この減算器9により算出された量子化誤差から所定の誤差マトリクスに従って次に処理される画素に加算される誤差量を算出して加算器11に与える誤差演算部10からなる。
【0026】
量子化部7の入力値と出力値の関係は、入力値<Thr1のときは出力値=0、Thr1≦入力値<Thr2のときは出力値=64、Thr2≦入力値<Thr3のときは出力値=128、Thr3≦入力値<Thr4のときは出力値=192、Thr4≦入力値のときは出力値=255である。
【0027】
図4に示すような6×6(600dpiで3×3)のディザ閾値マトリクスは、74から179までのステップ幅3で増加する閾値を、値の小さいものから順に渦巻き状に並べてなり、1200dpiにおいて200線の網点を形成するドット集中型のものである。図4において、実線の格子の内部にある4つの閾値が600dpiの1画素に対応している。図4に示すように、このディザ閾値マトリクス中の小さいほうから4番目までの閾値(74,77,80,83)は、600dpiの異なった画素位置に配置されている。つまり、図4の左上の2×2画素(110,107,113,80の画素)であれば、最も低い80が図3(a)の左上の画素に割り当てられ、次に低い107が図3(b)、次に低い110が図3(c)、最も高い113が図3(d)に割り当てられる。
【0028】
ディザ閾値選択部6は、このディザ閾値マトリクスの600dpiの1画素に対応する4つの閾値を、その画素に対応した量子化閾値として出力する。例えば左上の画素位置では、その位置の4つの閾値(80,107,110,113)の中で最小の80を量子化閾値Thr1、次に小さな107を子化閾値Thr2、次に小さな110を量子化閾値Thr3、最も大きな113を量子化閾値Thr4として出力する。
【0029】
図4に示すディザ閾値マトリクス内の閾値を、個々の量子化閾値ごとに600dpiの画素位置に並べ直したものが図3に示す3×3のディザ閾値マトリクスである。図3の(a)は量子化閾値Thr1に対応し、(b)は量子化閾値Thr2に対応し、(c)は量子化閾値Thr3に対応し、また(d)は量子化閾値Thr4に対応する。
【0030】
ドット出力位置制御部8は、誤差拡散処理による600dpi5値のデータを1200dpiの2×2画素のドットオン・オフ(2値画像データ)に変換する。
【0031】
ドット出力位置制御部8は、まず出力ドット数を算出する。すなわち、600dpiの多値画像データ上の各画素に対応する1200dpiの2値画像データ上の2×2画素内におけるドットオン画素の個数を決定する。具体的には、量子化データの値(5値化結果)が0のときに0を、量子化データ値が64のときに1を、量子化データ値が128のときに2を、量子化データ値が192のときに3を、量子化データ値が255のときに4を、それぞれドット数として出力する。
【0032】
次に、ドットの出力位置を決定する。ドットの出力位置は、処理対象画素のディザ閾値マトリクス(図4)上の対応位置に応じて、決定された数のドットを、1200dpiの2×2画素内にどのように配置するか決定する。
【0033】
より具体的には、図4に示すディザ閾値マトリクスの例えば左上の画素位置の画素が処理対象となった時には、その左上の2×2の閾値の中で値が最も小さい位置に最初にドットを配置し、その次に大きな閾値の位置に2つ目のドットを配置し、その次に大きな閾値の位置に3つ目のドットを配置し、最も大きな閾値の位置に最後のドットを配置する。この場合、ドット数が2ならば、図5(a)に示すように2×2画素中の右側の2画素位置(閾値が80と107)にドットが出力される(その2画素がドットオン画素である)。もし、ドット数が1ならば右下の画素位置にドットが出力され、ドット数が3ならば左上の画素位置にもドットが出力される。同様に、1つ右の画素が処理対象となった時には、ドット数が2ならば図5(b)に示すように下の2画素位置(閾値が77と98)にドットが出力されることになる。このように処理対象画素のディザ閾値マトリクス上の対応位置に応じてドットの出力順(配置順)を変えることにより、網点が形成しやすくなる。
【0034】
このように、エッジレベル=0(エッジ度合いの小さい領域)では、ディザ閾値を用いて網点化を行なうため、粒状性・安定性に優れた画像を形成することができる。一方、エッジレベル=1(エッジ度合いの大きな領域)では、固定閾値を用いるので、文字部では鮮鋭性の良い画像が得られ、網点画像ではモアレを発生させないことが可能となる。
【0035】
エッジレベル算出部2について、以下詳細に説明する。エッジレベル算出部の処理フローチャートを図6に示す。まず、図7に示したエッジ抽出フィルタによって600dpiの各画素のエッジ量を算出する(ステップ101)。図7(a)は縦線、(b)は横線、(c)及び(d)は斜線のエッジを抽出する。具体的には、まず、図7(a)〜(d)で算出された4つのエッジ量にそれぞれ対応する係数をかける。例えば、(a)及び(b)の係数は2、(c)及び(d)の係数は1である。係数をかけた各フィルタのエッジ量の最大値をその画素のエッジ量とする。
【0036】
次に、注目画素が白地領域に属するか否かの判定を行なう(ステップ102)。注目画素を中心とした所定領域(例えば5×5領域)内に白画素が所定個数(例えば6画素)以上存在する場合には、注目画素は白地領域に属すると判定する。ここで、白画素とは例えばデータ(濃度)が5以下の値である画素というように、ノイズを考慮したものが良い。
【0037】
次に、白地判定の結果によってエッジ量閾値を切り替えて(ステップ103、104)、算出されたエッジ量を複数レベルに量子化する(ステップ105)。注目画素が白地領域に属する場合には、白地領域に属さない場合に比べて量子化閾値を低い値とする。このような切り替えを行なう理由は、低濃度の文字のように比較的エッジ量が低い文字でもエッジとして判定されやすくするためである(文字領域周辺は白画素が多いので、低い閾値が選択されやすい)。最後に、注目画素が黒画素か否かの判定を行なう(ステップ106)。注目画素のデータが所定値以上であれば黒画素とし、その画素のエッジレベルを最大レベル(本実施例ではエッジレベル=1)とする(ステップ107)。これは、比較的エッジ量が小さい高濃度網点部においてもエッジとして判定されやすくするためである。
【0038】
以上のように、本実施例では、エッジレベルを算出し、エッジレベルに応じてディザ閾値を切り替えて量子化を行なうことにより、粒状性と鮮鋭性の両立した画像を形成することができる。特に、エッジレベルはγ補正処理直前の画像データから算出されるため、フィルタ処理や変倍処理を施したデータに対して最適な閾値を用いて量子化が行なわれるという利点がある。
【0039】
なお、エッジ抽出フィルタは図7に示した例の他に、例えば、図8に示すようなフィルタでも良い。図8(a)及び(b)はそれぞれ縦線及び横線のエッジを抽出し、(c)のフィルタは網点及び斜線のエッジを抽出する。網点画像において比較的大きなエッジ量を抽出することが可能である。
【0040】
(実施例2)
本発明の実施例2として、出力モードによって処理のパラメータを切り替える例を示す。
【0041】
図9は、本発明の実施例2の構成を示す。出力モードは操作者によって指定されるものであり、本実施例では文字画像を重視する「文字モード」と文字と写真が混在した画像に適する「文字/写真モード」の2種類の場合の例を示す。
【0042】
まず、前述した実施例1と同様に、フィルタ・変倍処理部21でフィルタ処理・変倍処理を施した後の入力データから、エッジレベル算出部22においてエッジ量を複数レベルに量子化したエッジレベルを算出する。ただし、本実施例ではエッジレベルを0から3までの4段階(エッジレベル=3がエッジ度合いが最も大きい)とする。4段階のエッジレベルはエッジレベル膨張部23において、実施例1と同様にして所定領域膨張処理される。膨張処理後のエッジレベルはエッジレベル収縮部24において、実施例1と同様にして収縮処理されるが、収縮領域は出力モードによって切り替える。具体的には、文字モードでは収縮領域を1×1(収縮処理なし)とし、文字/写真モードでは収縮領域を膨張領域と同じとする。このように出力モードによって収縮領域を切り替えることにより、文字モードではエッジレベルの大きな領域を増やして鮮鋭性を重視し、文字/写真モードでは必要以上にエッジレベルの大きな領域が増えることを防ぐ。
【0043】
収縮処理されたエッジレベルはγ補正処理部25及びディザ閾値振幅制御部26に送られる。γ補正処理部25では、エッジレベルに応じてγテーブルを切り替える。本実施例では、エッジレベルが4段階であるが、エッジレベルが0と1の場合とエッジレベルが2と3の場合の2つのγテーブルを切り替えるというように、必ずしもエッジレベルと同じ数のγテーブルを切り替える必要はない。なお、2つのγテーブルを切り替える場合には、例えば実施例1と同様に行う。
【0044】
また、ディザ閾値振幅制御部26では、ディザ閾値マトリクス振幅(ステップ幅)を決定する。ディザ閾値マトリクスのステップ幅Aは、A=(3−エッジレベル)とする。つまりエッジレベル=0(最小エッジ度合い)ではステップ幅Aが3であり、エッジレベルが大きくなるにしたがってステップ幅Aが小さくなり、エッジレベル=3(最大エッジ度合い)ではステップ幅Aは0となる。
【0045】
次に、ディザ閾値算出部27においてディザ閾値マトリクスを算出する。まず、操作者によって指定された出力モードに応じたディザ係数マトリクスを選択する。図10は、文字モードに対応したディザ係数マトリクスであり、図11は、文字/写真モードに対応したディザ係数マトリクスである。このディザ係数マトリクスにディザ閾値振幅制御部26で決定したステップ幅Aをかけて、128を足したものが1200dpiでのディザ閾値マトリクスとなる。
【0046】
図12は、文字モードのディザ係数マトリクス(図10)でステップ幅が3の場合で計算された1200dpiでのディザ閾値マトリクスである。この1200dpiでのディザ閾値マトリクスから、実施例1と同様にして600dpiでの3×5ディザ閾値マトリクス4つが作成され(図13(a)〜(d))、このディザ閾値マトリクスを用いて5値に量子化し、1200dpiの2値画像データに変換して出力する。
【0047】
図10及び図11のディザ係数マトリクスについて説明する。図10では最小の係数(−17)4つが同じ600dpiの画素に配置されているのに対し、図11では低い方から4つの係数(−18から−16)が異なる600dpiの画素に配置されている。図10のような配置にすると、−17が4つ配置されている画素では4つの閾値が全て同じため、その画素では4dot単位でしか出力されない。そのため、画像の低濃度部での粒状性は悪くなるが、エッジレベルの大きい領域と小さい領域が混在した部分での違和感は少なくなる。一方、図11のような配置にすると、例えば、−16が配置されている画素でドットオンとなると、周辺に負の誤差が拡散されるため、−18,−17,−15が配置されている画素ではドットオフとなりやすい。したがって、画像の低濃度部では1dotから出力されるので粒状性は良くなる。文字モードでは裏写りを防止するために低濃度側を0(白)に落したγを使用する場合が多く、その場合には低濃度部でのドットの出方よりも混在した部分の違和感を重視して、図10のディザ係数マトリクスを使用し、文字/写真モードでは低濃度の粒状性を重視した図11のディザ係数マトリクスを使用する。
【0048】
以上のように、本実施例では、画像の粒状性と鮮鋭性を両立すると共に、操作者によって指定された出力モードに応じて処理のパラメータを切り替えることにより、出力モードに最適な画像を形成することが可能である。
【0049】
本実施例では、出力モードによってディザ閾値マトリクスの係数の配置が異なる例を示したが、出力モードによってディザ閾値マトリクスの係数を切り替えたり(例えば文字モードでは、振幅の小さいマトリクスを選択し、文字/写真モードでは、振幅の大きいマトリクスを選択)、ディザ閾値マトリクスのサイズを切り替える(例えば文字モードでは、サイズの小さいマトリクスを選択し、文字/写真モードでは、サイズの大きいマトリクスを選択)ことも可能である。
【0050】
上記したように、本発明は専用のハードウェアによって実施してもよいことは当然であるが、汎用のコンピュータシステムを利用し、ソフトウェア(プログラム)によっても実施できる。ソフトウェアで実施する場合には、本発明の画像処理機能(エッジレベル算出、γ補正、多値誤差拡散処理など)や処理手順を実現するプログラムが記録媒体などに記録されていて、該記録媒体などからプログラムがコンピュータシステムに読み込まれてCPUによって実行されることにより、本発明の画像処理手順が実施される。また、入力画像データは、スキャナなどから読み込んだ原稿画像データや予めハードディスクなどに用意された画像データであり、あるいはネットワークを介して取り込んだ画像データである。さらに、高解像度の2値画像データは、レーザプリンタやネットワークを経由して外部のコンピュータなどに出力される。
【0051】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
(1)画像のエッジ度合いに応じたディザ閾値を用いて多値誤差拡散処理を行なうことにより、低解像度の入力多値画像データを高速に高解像度の2値画像データに変換することができる。
(2)ドットを網点状に集中させることにより、粒状性・安定性に優れた画像を形成することができる。
(3)指定された出力モードに最適なディザ閾値マトリクスを用いて量子化を行なうことができる。
(4)画像のエッジ度合に応じてディザ閾値マトリクスの振幅を制御することにより、粒状性と鮮鋭性を両立させた画像を形成することができる。
(5)白地判定結果によりエッジ量の量子化閾値を切り替えることにより、文字領域を最大エッジレベルとしてとりやすくすることができ、鮮鋭性の良い画像を形成することができる。
(6)高濃度網点を最大エッジレベルとしてとりやすくすることができ、モアレの発生を防ぐことができる。
(7)エッジレベルの膨張・収縮を行なうことにより、網点画像以外でエッジレベルの大きな領域が必要以上に拡がるのを防止することができる。また、指定された出力モードに応じて膨張・収縮の領域を切り替えることにより、指定された出力モードに最適な膨張・収縮を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例1の構成を示す。
【図2】γテーブルの例を示す。
【図3】600dpiのディザ閾値マトリクスを示す。
【図4】1200dpiに展開したディザ閾値マトリクスを示す。
【図5】ドット出力位置の例を示す。
【図6】エッジレベル算出処理のフローチャートを示す。
【図7】(a)〜(d)は、エッジ抽出フィルタの例を示す。
【図8】(a)〜(c)は、エッジ抽出フィルタの他の例を示す。
【図9】本発明の実施例2の構成を示す。
【図10】ディザ係数マトリクス(文字モード)を示す。
【図11】ディザ係数マトリクス(文字/写真モード)を示す。
【図12】1200dpiに展開したディザ閾値マトリクス(文字モード:ステップ3)を示す。
【図13】ディザ閾値マトリクス(文字モード:ステップ3)を示す。
【図14】本発明が適用されるデジタル複写機からなる画像形成装置の一例を示す。
【符号の説明】
1 フィルタ・変倍処理部
2 エッジレベル算出部
3 エッジレベル膨張部
4 エッジレベル収縮部
5 γ補正処理部
6 ディザ閾値選択部
7 量子化部
8 ドット出力位置制御部
9 減算器
10 誤差演算部
11 加算器
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image forming apparatus applied to a laser printer, a digital copying machine, a color laser printer, a digital color copying machine, and the like.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as a halftone reproduction method in an image forming apparatus, a dither method, a density pattern method, and an error diffusion method are generally used. In the dither method, a color is expressed by a combination of gradations in a plurality of pixels and in a color image. The dither method used in general printing is excellent in graininess, and expresses a halftone image smoothly. In the so-called area gradation method typified by the dither method, the resolution deteriorates in order to obtain gradation. Further, in the dither method for generating a periodic image with respect to a printed image such as a halftone dot, moire is likely to occur.
[0003]
There is an error diffusion method as a method of expressing gradation while maintaining resolution. The error diffusion method can obtain a resolution that is faithful to the original image and is suitable for the reproduction of character images, but halftone images such as photographic parts are arranged with isolated dots dispersed or irregularly connected, The graininess is poor and a peculiar texture may occur. In particular, in an electrophotographic printer, an image is unstable because it is formed with isolated dots, and granularity deterioration and banding are likely to occur due to density unevenness.
[0004]
In addition, the error diffusion process is complicated because it performs a product-sum operation for the diffusion of quantization errors in the surrounding pixels, and requires a very long processing time. In particular, as the image output density increases, the number of pixels per unit area increases and the amount of calculation increases. Specifically, if the pixel density is changed from 600 dpi to 1200 dpi, the number of pixels increases 4 times, and if it is 2400 dpi, 16 times, which increases in proportion to the square of the resolution, the processing speed is increased to obtain the same productivity. It is necessary to plan.
[0005]
Therefore, error diffusion processing is performed in a state where the resolution of the input image data is low, and a method of outputting high-resolution binary image data is used, so that error diffusion processing is required compared to error diffusion of a high-resolution image as it is. There has been proposed a technique that enables high-speed processing by reducing the operation and its circuit.
[0006]
For example, there is a device that converts input image data to a high resolution by converting the magnification, reduces the number of gradations by multi-value error diffusion, and binarizes the result to a higher resolution by a density pattern method or dither (Japanese Patent Laid-Open No. Hei 7). -295-295).
[0007]
There is also a method of converting binary data obtained by error diffusion at low resolution (600 dpi) into binary image data at high resolution (1200 dpi) by pattern matching (see Japanese Patent Laid-Open No. 11-1555064).
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
The above-described former device prevents a reduction in calculation time and an increase in circuit scale due to a buffer memory, obtains a binary image signal having sufficient gradation at a high speed, and eliminates a moiré and a rosetta pattern so as to eliminate a multi-value error. A gradation process for reducing the number of gradations per pixel by diffusion and a gradation process called a density pattern method are performed in duplicate based on the result. However, with regard to the arrangement of dots, with a simple density pattern method or dither method arrangement, dot reproducibility worsens with higher density writing such as 1200 dpi, especially with a printer using electrophotography. Further, the arrangement by the density pattern method or the dither method has a periodicity in the image and may cause moire.
[0009]
In the latter method, the highlight graininess is greatly improved with less buffer memory and less processing, but the change in the image is small compared with the error diffusion processing of 600 dpi, and the improvement in the image quality is remarkable. I can't.
[0010]
An object of the present invention is to provide an image forming apparatus which realizes error diffusion processing at high speed and improves image quality such as image graininess and resolution in a high-density writing type electrophotographic printer. is there.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, multi-level error diffusion processing is performed using a dither threshold corresponding to the degree of edge of an image, thereby converting low-resolution input multi-level data into high-resolution binary data at high speed.
[0012]
In the present invention, an image having excellent granularity and stability is formed by using a dot concentration type dither threshold and controlling the output dot position so that dots are concentrated in a halftone dot pattern.
[0013]
In the present invention, an optimum dither threshold matrix for a specified output mode is used, and the amplitude of the dither threshold matrix is controlled in accordance with the edge degree of the image, thereby forming an image having both graininess and sharpness. To do.
[0014]
In the present invention, by switching the quantization threshold of the edge amount according to the white background determination result, it is easy to take the character region as the maximum edge level and to make the high density halftone dot as the maximum edge level.
[0015]
Furthermore, in the present invention, by performing expansion / contraction of the edge level, it is possible to prevent an area having a large edge level other than the halftone image from spreading more than necessary.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 14 shows an example of an image forming apparatus comprising a digital copying machine to which the present invention is applied. The image processing unit of the digital copying machine is roughly divided into a scanner system process for correcting read data, a digital image process for processing and correcting a digital image, and a writing system process for modulating a writing LD.
[0017]
The data level of 600 dpi analog data read by the CCD is adjusted by AGC. In AD conversion, analog data for each pixel is converted into a digital value of 8 bits per pixel (0 (white) to 255 (black)), and shading correction corrects variations in pixels and illuminance of the read CCD. Next, in the filter processing, MTF correction for correcting the amplitude of an image generated by reading and smoothing processing for smoothly expressing a halftone image are performed. Subsequently, in the main scanning scaling, a scaling process in the main scanning direction is performed in accordance with the copying magnification, and γ correction for converting to writing density is performed. Finally, halftone processing is performed and converted into 1-bit or 2-bit data per dot and transmitted. In addition, processing (not shown) such as background removal processing, flare removal processing, scanner γ, and image editing is added.
[0018]
(Example 1)
As Example 1 of the present invention, a 5-value error diffusion process using a dither threshold is performed on 600 dpi input data (256 gradations), and the quantization result is converted to 1200 dpi dot on / off (binary image data). An example of output as
[0019]
FIG. 1 shows the configuration of Embodiment 1 of the present invention. The input level of 600 dpi is subjected to filter processing / magnification processing by the filter / magnification processing unit 1, and then an edge level is calculated by the edge level calculation unit 2. Although details of the edge level calculation unit 2 will be described later, the edge level calculation unit 2 determines a plurality of edge levels for each pixel of 600 dpi. In this embodiment, there are two levels of edge level 0 or 1. However, it is assumed that the edge level 1 has a higher edge degree of the image.
[0020]
The calculated edge level is subjected to expansion processing in the edge level expansion unit 3. Specifically, this is processing for setting the maximum value of the edge level in a predetermined area (for example, a 5 × 5 area centered on the target pixel) to the edge level of the target pixel. The edge level after the expansion process is contracted in the edge level contracting unit 4. Specifically, this is processing for setting the minimum value of the edge level in a predetermined area (for example, a 5 × 5 area centered on the target pixel) to the edge level of the target pixel. The contracted edge level finally becomes the edge level of the pixel.
[0021]
This edge level is used for switching between the γ table in the γ correction processing unit 5 and the dither threshold matrix in the dither threshold selection unit 6. The γ correction processing unit 5 performs γ correction processing by switching between two γ tables according to the edge level.
[0022]
FIG. 2 shows an example of the γ table. When the edge level = 0, correction is performed with γ having characteristics close to linear, and when the edge level = 1, correction is performed with γ having substantially S-shaped characteristics.
[0023]
The dither threshold value selection unit 6 selects four dither threshold value matrices (a) to (d) shown in FIG. 3 when the edge level = 0, and sets the position value corresponding to the target pixel position of each matrix to the threshold value ( thr1 to thr4). When the edge level = 1, all of thr1 to thr4 are set to 128 (fixed threshold).
[0024]
The quantizing unit 7 quantizes the data after the γ correction processing into five values by performing multi-level error diffusion processing using the threshold value determined by the dither threshold value selecting unit 6.
[0025]
In the error diffusion process, the adder 11 for adding the quantization error of the processed pixel to the multivalued image data, and the output data of the adder 11 are converted into four quantization threshold values Thr1, Thr2, Thr3, Thr4 (Thr1 <Thr2 < Quantization unit 7 for performing five-value quantization by Thr3 <Thr4), subtractor 9 for calculating a quantization error from the input and output of this quantization unit 7, and the quantization error calculated by this subtractor 9 The error calculation unit 10 calculates an error amount to be added to a pixel to be processed next in accordance with a predetermined error matrix and supplies the calculated error amount to the adder 11.
[0026]
The relationship between the input value and the output value of the quantization unit 7 is as follows: output value = 0 when input value <Thr1, output value = 64 when Thr1 ≦ input value <Thr2, and output when Thr2 ≦ input value <Thr3. When value = 128, Thr3 ≦ input value <Thr4, output value = 192, and when Thr4 ≦ input value, output value = 255.
[0027]
The dither threshold matrix of 6 × 6 (3 × 3 at 600 dpi) as shown in FIG. 4 is arranged by spirally arranging the thresholds increasing in step width 3 from 74 to 179 from the smallest value in 1200 dpi. This is a dot concentration type that forms a 200-line halftone dot. In FIG. 4, four threshold values inside the solid grid correspond to one pixel of 600 dpi. As shown in FIG. 4, the threshold values (74, 77, 80, 83) from the smallest to the fourth in this dither threshold matrix are arranged at different pixel positions of 600 dpi. That is, in the case of 2 × 2 pixels (110, 107, 113, and 80 pixels) in the upper left in FIG. 4, the lowest 80 is assigned to the upper left pixel in FIG. (B) The next lowest 110 is assigned to FIG. 3C, and the highest 113 is assigned to FIG. 3D.
[0028]
The dither threshold selection unit 6 outputs four thresholds corresponding to one pixel of 600 dpi in the dither threshold matrix as quantization thresholds corresponding to the pixel. For example, at the upper left pixel position, among the four threshold values (80, 107, 110, 113) at that position, the minimum 80 is the quantization threshold Thr1, the next smaller 107 is the childization threshold Thr2, and the next smaller 110 is the quantum. The quantization threshold Thr3 and the largest 113 are output as the quantization threshold Thr4.
[0029]
The 3 × 3 dither threshold matrix shown in FIG. 3 is obtained by rearranging the thresholds in the dither threshold matrix shown in FIG. 4 at 600 dpi pixel positions for each quantization threshold. 3A corresponds to the quantization threshold Thr1, (b) corresponds to the quantization threshold Thr2, (c) corresponds to the quantization threshold Thr3, and (d) corresponds to the quantization threshold Thr4. To do.
[0030]
The dot output position control unit 8 converts 600 dpi 5-value data obtained by the error diffusion processing into 1200 dpi 2 × 2 pixel dot on / off (binary image data).
[0031]
The dot output position control unit 8 first calculates the number of output dots. In other words, the number of dot-on pixels in 2 × 2 pixels on 1200 dpi binary image data corresponding to each pixel on 600 dpi multi-value image data is determined. Specifically, when the quantized data value (pentarization result) is 0, 0 is quantized, when the quantized data value is 64, 1 is quantized, and when the quantized data value is 128, 2 is quantized. When the data value is 192, 3 is output as the number of dots, and when the quantized data value is 255, 4 is output as the number of dots.
[0032]
Next, the dot output position is determined. The dot output position determines how the determined number of dots are arranged in a 1200 × 2 2 × 2 pixel according to the corresponding position on the dither threshold matrix (FIG. 4) of the pixel to be processed.
[0033]
More specifically, for example, when the pixel at the upper left pixel position in the dither threshold matrix shown in FIG. 4 is to be processed, the first dot is placed at the position having the smallest value among the 2 × 2 threshold values at the upper left. The second dot is arranged at the next largest threshold position, the third dot is arranged at the next largest threshold position, and the last dot is arranged at the largest threshold position. In this case, if the number of dots is 2, as shown in FIG. 5A, dots are output to the right two pixel positions (thresholds 80 and 107) in 2 × 2 pixels (the two pixels are dot-on). Pixel). If the number of dots is 1, a dot is output at the lower right pixel position, and if the number of dots is 3, a dot is also output at the upper left pixel position. Similarly, when the pixel on the right is to be processed, if the number of dots is 2, dots are output to the lower two pixel positions (threshold values 77 and 98) as shown in FIG. 5B. become. In this way, by changing the dot output order (arrangement order) according to the corresponding position of the pixel to be processed on the dither threshold matrix, halftone dots can be easily formed.
[0034]
Thus, at edge level = 0 (region with a small edge degree), halftone dots are formed using the dither threshold value, so that an image having excellent graininess and stability can be formed. On the other hand, since a fixed threshold value is used at edge level = 1 (region with a large edge degree), a sharp image can be obtained in the character portion, and moire can be prevented from occurring in the halftone image.
[0035]
The edge level calculation unit 2 will be described in detail below. A processing flowchart of the edge level calculation unit is shown in FIG. First, the edge amount of each pixel of 600 dpi is calculated by the edge extraction filter shown in FIG. 7 (step 101). FIG. 7A extracts vertical lines, (b) horizontal lines, and (c) and (d) diagonal lines. Specifically, first, coefficients corresponding to the four edge amounts calculated in FIGS. 7A to 7D are respectively applied. For example, the coefficient of (a) and (b) is 2, and the coefficient of (c) and (d) is 1. The maximum value of the edge amount of each filter multiplied by the coefficient is set as the edge amount of the pixel.
[0036]
Next, it is determined whether or not the pixel of interest belongs to a white background area (step 102). When a predetermined number (for example, 6 pixels) or more of white pixels exist in a predetermined area (for example, 5 × 5 area) centered on the target pixel, it is determined that the target pixel belongs to the white background area. Here, the white pixel is preferably a pixel taking noise into consideration, for example, a pixel whose data (density) is 5 or less.
[0037]
Next, the edge amount threshold value is switched depending on the result of the white background determination (steps 103 and 104), and the calculated edge amount is quantized to a plurality of levels (step 105). When the target pixel belongs to the white background area, the quantization threshold is set to a lower value than when the target pixel does not belong to the white background area. The reason for performing such switching is to make it easy to determine even a character with a relatively low edge amount such as a low-density character as an edge (since there are many white pixels around the character area, a low threshold is easily selected. ). Finally, it is determined whether or not the target pixel is a black pixel (step 106). If the data of the pixel of interest is greater than or equal to a predetermined value, the pixel is black, and the edge level of the pixel is set to the maximum level (edge level = 1 in this embodiment) (step 107). This is to make it easy to determine an edge even in a high density halftone dot portion having a relatively small edge amount.
[0038]
As described above, in this embodiment, an edge level is calculated, and an image having both graininess and sharpness can be formed by performing quantization by switching the dither threshold according to the edge level. In particular, since the edge level is calculated from the image data immediately before the γ correction process, there is an advantage that the data subjected to the filter process or the scaling process is quantized using an optimum threshold value.
[0039]
In addition to the example shown in FIG. 7, the edge extraction filter may be, for example, a filter as shown in FIG. 8A and 8B extract vertical and horizontal edges, respectively, and the filter of FIG. 8C extracts halftone and diagonal edges. A relatively large edge amount can be extracted from a halftone image.
[0040]
(Example 2)
As a second embodiment of the present invention, an example in which processing parameters are switched according to an output mode will be described.
[0041]
FIG. 9 shows the configuration of the second embodiment of the present invention. The output mode is designated by the operator, and in this embodiment, there are two types of cases: “character mode” that emphasizes character images and “character / photo mode” that is suitable for images in which characters and photos are mixed. Show.
[0042]
First, as in the first embodiment, the edge level calculation unit 22 uses the edge level calculation unit 22 to quantize the edge amount into a plurality of levels from the input data that has been subjected to the filter processing / magnification processing by the filter / magnification processing unit 21. Calculate the level. However, in this embodiment, the edge level is set in four stages from 0 to 3 (edge level = 3 has the largest edge degree). The four levels of edge levels are subjected to predetermined area expansion processing in the edge level expansion section 23 in the same manner as in the first embodiment. The edge level after the expansion process is contracted in the edge level contraction unit 24 in the same manner as in the first embodiment, but the contraction area is switched depending on the output mode. Specifically, in the character mode, the contraction area is 1 × 1 (no contraction processing), and in the character / photo mode, the contraction area is the same as the expansion area. By switching the contraction area according to the output mode in this way, in the character mode, an area with a large edge level is increased to emphasize sharpness, and in the character / photo mode, an area with an excessive edge level is prevented from increasing more than necessary.
[0043]
The contracted edge level is sent to the γ correction processing unit 25 and the dither threshold amplitude control unit 26. The γ correction processing unit 25 switches the γ table according to the edge level. In this embodiment, the edge level has four stages. However, the number of γ is not necessarily the same as the edge level, such as switching between two γ tables when the edge level is 0 and 1 and when the edge level is 2 and 3. There is no need to switch tables. When switching between two γ tables, for example, the same as in the first embodiment is performed.
[0044]
The dither threshold amplitude control unit 26 determines the dither threshold matrix amplitude (step width). The step width A of the dither threshold matrix is A = (3-edge level). That is, the step width A is 3 when the edge level = 0 (minimum edge degree), and the step width A decreases as the edge level increases, and the step width A becomes 0 when the edge level = 3 (maximum edge degree). .
[0045]
Next, the dither threshold value calculation unit 27 calculates a dither threshold value matrix. First, a dither coefficient matrix corresponding to the output mode designated by the operator is selected. FIG. 10 shows a dither coefficient matrix corresponding to the character mode, and FIG. 11 shows a dither coefficient matrix corresponding to the character / photo mode. Multiplying the dither coefficient matrix by the step width A determined by the dither threshold amplitude control unit 26 and adding 128 is a dither threshold matrix at 1200 dpi.
[0046]
FIG. 12 is a dither threshold matrix at 1200 dpi calculated when the step width is 3 in the dither coefficient matrix in the character mode (FIG. 10). From this dither threshold matrix at 1200 dpi, four 3 × 5 dither threshold matrices at 600 dpi are created in the same manner as in the first embodiment (FIGS. 13A to 13D), and five values are obtained using this dither threshold matrix. Is converted into binary image data of 1200 dpi and output.
[0047]
The dither coefficient matrix shown in FIGS. 10 and 11 will be described. In FIG. 10, the four smallest coefficients (−17) are arranged in the same 600 dpi pixel, whereas in FIG. 11, the lower four coefficients (−18 to −16) are arranged in different 600 dpi pixels. Yes. In the arrangement as shown in FIG. 10, the four threshold values are the same in the pixel in which four −17s are arranged, and therefore the pixel is output only in units of 4 dots. For this reason, the graininess at the low density portion of the image is deteriorated, but the uncomfortable feeling at the portion where the region having a large edge level and the region having a small edge level are mixed is reduced. On the other hand, with the arrangement as shown in FIG. 11, for example, when a dot is turned on in a pixel where −16 is arranged, negative errors are diffused around the area, so −18, −17, and −15 are arranged. Dot off tends to occur in some pixels. Accordingly, since the low density portion of the image is output from 1 dot, the graininess is improved. In the character mode, to prevent show-through, γ with the low density side dropped to 0 (white) is often used, and in that case, the mixed part feels more strange than the appearance of dots in the low density part. Emphasis is placed on the dither coefficient matrix of FIG. 10, and in the character / photo mode, the dither coefficient matrix of FIG.
[0048]
As described above, in this embodiment, an image optimal for the output mode is formed by switching the processing parameters in accordance with the output mode specified by the operator while achieving both the graininess and sharpness of the image. It is possible.
[0049]
In the present embodiment, an example is shown in which the arrangement of the dither threshold matrix coefficients differs depending on the output mode. However, the dither threshold matrix coefficients are switched depending on the output mode (for example, in the character mode, a matrix having a small amplitude is selected and the character / It is also possible to select a matrix with a large amplitude in the photo mode) and switch the size of the dither threshold matrix (for example, select a small matrix in the character mode and select a large matrix in the character / photo mode). is there.
[0050]
As described above, the present invention may of course be implemented by dedicated hardware, but can also be implemented by software (program) using a general-purpose computer system. When implemented by software, a program that realizes the image processing functions (edge level calculation, γ correction, multi-value error diffusion processing, etc.) and processing procedures of the present invention is recorded on a recording medium and the like. The program is read into the computer system and executed by the CPU, whereby the image processing procedure of the present invention is performed. The input image data is original image data read from a scanner or the like, image data prepared in advance on a hard disk or the like, or image data acquired via a network. Furthermore, high-resolution binary image data is output to an external computer or the like via a laser printer or a network.
[0051]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained.
(1) By performing multilevel error diffusion processing using a dither threshold value corresponding to the edge degree of an image, low resolution input multilevel image data can be converted to high resolution binary image data at high speed.
(2) By concentrating dots in a dot pattern, an image having excellent graininess and stability can be formed.
(3) Quantization can be performed using a dither threshold matrix optimum for the designated output mode.
(4) By controlling the amplitude of the dither threshold matrix according to the edge degree of the image, it is possible to form an image having both graininess and sharpness.
(5) By switching the quantization threshold of the edge amount according to the white background determination result, the character region can be easily taken as the maximum edge level, and an image with high sharpness can be formed.
(6) A high density halftone dot can be easily set as the maximum edge level, and moire can be prevented.
(7) By performing the expansion / contraction of the edge level, it is possible to prevent an area with a large edge level other than the halftone image from spreading more than necessary. Further, by switching the expansion / contraction region in accordance with the designated output mode, the optimum expansion / contraction can be performed for the designated output mode.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a configuration of Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 shows an example of a γ table.
FIG. 3 shows a 600 dpi dither threshold matrix.
FIG. 4 shows a dither threshold matrix expanded to 1200 dpi.
FIG. 5 shows an example of a dot output position.
FIG. 6 shows a flowchart of edge level calculation processing.
FIGS. 7A to 7D show examples of edge extraction filters.
FIGS. 8A to 8C show other examples of edge extraction filters.
FIG. 9 shows a configuration of Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 10 shows a dither coefficient matrix (character mode).
FIG. 11 shows a dither coefficient matrix (character / photo mode).
FIG. 12 shows a dither threshold matrix (character mode: step 3) expanded to 1200 dpi.
FIG. 13 shows a dither threshold matrix (character mode: step 3).
FIG. 14 shows an example of an image forming apparatus including a digital copying machine to which the present invention is applied.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Filter and scaling process part 2 Edge level calculation part 3 Edge level expansion part 4 Edge level contraction part 5 Gamma correction process part 6 Dither threshold value selection part 7 Quantization part 8 Dot output position control part 9 Subtractor 10 Error calculation part 11 Adder

Claims (14)

低解像度の入力多値画像データを高解像度の2値出力画像データに変換する画像形成装置であって、γ補正直前の入力多値画像データからエッジレベルを算出するエッジレベル算出手段と、算出されたエッジレベルに応じて選択されるプリンタγで階調補正を行なうγ補正手段と、算出されたエッジレベルに応じて選択される第1のディザ閾値マトリクスを用いて多値誤差拡散により入力多値画像データを量子化する量子化手段と、量子化結果を高解像度の画素のドットオンの画素数に変換し、ドットオンとなる画素位置を第2のディザ閾値マトリクスに基づいて制御するドット位置制御手段とを備えたことを特徴とする画像形成装置。  An image forming apparatus that converts low-resolution input multilevel image data into high-resolution binary output image data, and an edge level calculation unit that calculates an edge level from input multilevel image data immediately before γ correction. Input multi-value by multi-value error diffusion using γ correction means that performs gradation correction by a printer γ selected according to the edge level and a first dither threshold matrix selected according to the calculated edge level Quantization means for quantizing the image data, and dot position control for converting the quantization result into the number of dots-on pixels of high-resolution pixels and controlling the pixel positions where the dots are turned on based on the second dither threshold matrix And an image forming apparatus. 前記第2のディザ閾値マトリクスは、前記エッジレベルが最も低い場合には、ドット集中型の網点を形成するように係数が配列され、前記ドット位置制御手段は、前記第2のディザ閾値マトリクスの係数の低い画素から順にドットを出力するように制御することを特徴とする請求項1記載の画像形成装置。In the second dither threshold matrix, when the edge level is the lowest , coefficients are arranged so as to form a dot-concentrated halftone dot, and the dot position control means includes a second dither threshold matrix. 2. The image forming apparatus according to claim 1, wherein dots are output in order from a pixel having a low coefficient. 低解像度の入力多値画像データを高解像度の2値出力画像データに変換する画像形成装置であって、γ補正直前の入力多値画像データからエッジレベルを算出するエッジレベル算出手段と、算出されたエッジレベルに応じて選択されるプリンタγで階調補正を行なうγ補正手段と、算出されたエッジレベルおよび出力モードに応じて選択される第1のディザ閾値マトリクスを用いて多値誤差拡散により入力多値画像データを量子化する量子化手段と、量子化結果を高解像度の画素のドットオンの画素数に変換し、ドットオンとなる画素位置を第2のディザ閾値マトリクスに基づいて制御するドット位置制御手段とを備えたことを特徴とする画像形成装置。  An image forming apparatus that converts low-resolution input multilevel image data into high-resolution binary output image data, and an edge level calculation unit that calculates an edge level from input multilevel image data immediately before γ correction. Multi-level error diffusion using γ correction means for performing gradation correction with a printer γ selected according to the edge level and a first dither threshold matrix selected according to the calculated edge level and output mode. Quantization means for quantizing the input multivalued image data, and the quantization result is converted into the number of dots-on pixels of high-resolution pixels, and the pixel positions where dots are turned on are controlled based on the second dither threshold matrix An image forming apparatus comprising a dot position control unit. 前記出力モードに応じて前記第1のディザ閾値マトリクスの係数または係数の配置が異なったディザ閾値マトリクスを切り替えることを特徴とする請求項3記載の画像形成装置。  4. The image forming apparatus according to claim 3, wherein the dither threshold value matrix having a different coefficient or coefficient arrangement of the first dither threshold value matrix is switched according to the output mode. 前記出力モードに応じてサイズが異なるディザ閾値マトリクスを切り替えることを特徴とする請求項3記載の画像形成装置。  4. The image forming apparatus according to claim 3, wherein a dither threshold value matrix having a different size is switched according to the output mode. 前記第1のディザ閾値マトリクスのディザ閾値の振幅は、エッジレベルが小さいほど振幅が大きくなることを特徴とする請求項1または3記載の画像形成装置。  4. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the amplitude of the dither threshold value of the first dither threshold value matrix increases as the edge level decreases. 前記エッジレベルは、γ補正直前の入力多値画像データから算出されるエッジ量を量子化した複数のレベルであることを特徴とする請求項1または3記載の画像形成装置。  4. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the edge level is a plurality of levels obtained by quantizing edge amounts calculated from input multi-value image data immediately before γ correction. 注目画素が白地領域であるか否かを判定する白地判定結果に応じて、前記エッジ量を量子化する閾値を切り替えることを特徴とする請求項7記載の画像形成装置。  8. The image forming apparatus according to claim 7, wherein a threshold value for quantizing the edge amount is switched according to a white background determination result for determining whether or not the target pixel is a white background region. 前記白地の判定は、注目画素を中心とした所定領域内に、入力画素データが所定値以下である画素数が所定個数以上であるときに白地であると判定することを特徴とする請求項8記載の画像形成装置。  9. The determination of the white background is performed when the number of pixels whose input pixel data is less than or equal to a predetermined value is greater than or equal to a predetermined number within a predetermined area centered on the target pixel. The image forming apparatus described. 注目画素データが所定値以上であるとき、前記エッジレベルを最大とすることを特徴とする請求項1、3または7記載の画像形成装置。  8. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the edge level is maximized when the target pixel data is a predetermined value or more. 前記エッジレベルを所定領域膨張した後に、所定領域収縮することを特徴とする請求項1または3記載の画像形成装置。  4. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the predetermined area is contracted after the edge level is expanded by a predetermined area. 前記膨張及び収縮する領域を出力モードに応じて切り替えることを特徴とする請求項11記載の画像形成装置。  12. The image forming apparatus according to claim 11, wherein the expansion and contraction regions are switched according to an output mode. 前記収縮する領域は膨張する領域より小さいサイズであることを特徴とする請求項12記載の画像形成装置。  13. The image forming apparatus according to claim 12, wherein the shrinking area is smaller than the expanding area. 文字画像を対象とする出力モードでは収縮をしないことを特徴とする請求項12記載の画像形成装置。  13. The image forming apparatus according to claim 12, wherein the image forming apparatus does not contract in an output mode for character images.
JP2001150608A 2000-12-12 2001-05-21 Image forming apparatus Expired - Fee Related JP4148443B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001150608A JP4148443B2 (en) 2001-05-21 2001-05-21 Image forming apparatus
US10/006,377 US7251060B2 (en) 2000-12-12 2001-12-10 Image-processing device using quantization threshold values produced according to a dither threshold matrix and arranging dot-on pixels in a plural-pixel field according to the dither threshold matrix

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001150608A JP4148443B2 (en) 2001-05-21 2001-05-21 Image forming apparatus

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2002344742A JP2002344742A (en) 2002-11-29
JP4148443B2 true JP4148443B2 (en) 2008-09-10

Family

ID=18995595

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001150608A Expired - Fee Related JP4148443B2 (en) 2000-12-12 2001-05-21 Image forming apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4148443B2 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4389489B2 (en) 2003-05-06 2009-12-24 ソニー株式会社 Image processing method and image processing apparatus
US8031978B2 (en) * 2004-06-30 2011-10-04 Hitachi Aloka Medical, Ltd. Method and apparatus of image processing to detect edges
KR100648923B1 (en) 2004-12-14 2006-11-28 삼성전자주식회사 System and method for forming image
JP4589887B2 (en) * 2006-03-20 2010-12-01 株式会社リコー Image processing device
JP5371904B2 (en) * 2010-01-27 2013-12-18 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 Image forming apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
JP2002344742A (en) 2002-11-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7251060B2 (en) Image-processing device using quantization threshold values produced according to a dither threshold matrix and arranging dot-on pixels in a plural-pixel field according to the dither threshold matrix
JP4509415B2 (en) Image processing device
US6118547A (en) Image processing method and apparatus
JP3961736B2 (en) Image processing device
US20030007186A1 (en) Image processing apparatus and method for accurately detecting character edges
US8130410B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, image forming system and recording medium readable by a computer
JPH05252386A (en) Halftone processing by error feedback and image dependent enhancement
JP4148443B2 (en) Image forming apparatus
JP4097114B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and recording medium
JP2801195B2 (en) Image processing device
US8339673B2 (en) Method and apparatus for improving edge sharpness with error diffusion
JP2010278933A (en) Image processing device, image forming device, image processing method, program and recording medium
JP4468826B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
JP2008306400A (en) Image processing method, image processing device, image forming apparatus, computer program, and record medium
JP3117331B2 (en) Image data processing device
US6842267B1 (en) Image processing method
JP4031442B2 (en) Image processing apparatus and image forming apparatus having the same
JP3784537B2 (en) Image processing device
JP4549306B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, image forming apparatus, and computer program
JP4589887B2 (en) Image processing device
JP4027300B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, image forming apparatus, computer program, and recording medium
JP2851662B2 (en) Image processing device
JP3679522B2 (en) Image processing method and apparatus
JP2006270656A (en) Apparatus and method for image processing
JP2008078830A (en) Image processing apparatus, and image processing method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20060221

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20070815

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20071024

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20071214

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20080618

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20080620

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110704

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110704

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120704

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120704

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130704

Year of fee payment: 5

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees