CN102739915A - 图像处理装置、图像处理方法、以及记录介质 - Google Patents

Abstract

一种图像处理装置、图像处理方法、以及记录介质。本发明的图像处理装置在附加绿噪声特性的误差扩散处理中，实现图像再现性的提高。图像处理装置包括：绿噪声计算部，计算加到关注像素的绿噪声值；第一加算部，将对关注像素扩散的误差值加到关注像素的输入值；第二加算部，将绿噪声值加到关注像素的输入值；阈值处理部，对从第二加算部输出的关注像素的输入值进行二值化；减算部，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；误差扩散部，对周边像素扩散计算出的误差值；以及校正处理部，在扩散的误差值小于第一阈值的情况下，对误差值加上正的第一校正值来校正，并将校正后的误差值输出到第一加算部。

Description

图像处理装置、图像处理方法、以及记录介质

技术领域

本发明涉及具有附加绿噪声特性的误差扩散处理的图像处理装置、其图像处理方法以及存储了其程序的计算机可读取的记录介质。

背景技术

以往，公开了在通过误差扩散处理对图像进行二值化时，对图像附加绿噪声(green noise)特性的结构(例如，参照专利文献1、非专利文献1)。附加了绿噪声特性的图像具有点的集中性增加，且中间频率的频率成分较多的频率特性。

图11表示附加绿噪声特性的误差扩散处理的以往的基本的电路结构。

输入部17，按每个像素输入多值的关注像素的像素值。第一加算部11，将通过误差扩散部16对关注像素扩散的误差值加到从输入部17输入的关注像素的输入值。第二加算部12，将通过绿噪声计算部14计算出的绿噪声值加到已加上误差值的输入值，并输出到阈值处理部13。阈值处理部13，使用阈值对加上了误差值和绿噪声值的输入值进行二值化，并输出进行了二值化的输出值。

绿噪声计算部14，使用从阈值处理部13输出的输出值，计算加到关注像素的绿噪声值。具体地说，绿噪声计算部14，对位于关注像素的周边且通过阈值处理部13进行了二值化的像素的输出值进行加权，并对加权的各个输出值之和乘以反馈系数而获得绿噪声值。这里，计算出的绿噪声值通过第二加算部12加到关注像素的输入值。

减算部15，从阈值处理部13输出的关注像素的输出值减去通过第1计算部11加上了误差值的关注像素的输入值，计算二值化前后的误差值。误差扩散部16，对从减算部15输出的误差值进行加权之后，对位于关注像素的周边且未进行通过阈值处理部13的二值化处理的像素扩散误差值。在未进行处理的周边像素作为关注像素而处理时，扩散的误差值通过第一加算部11加到该周边像素的输入值。

上述的误差扩散处理是将已经进行了二值化处理的周边像素的输出值反馈给关注像素的像素值的方法。通过反馈，在关注像素的周边像素输出点的情况下，关注像素也容易输出点，所以点容易集中。其结果，点的集中性增加，能够实现稳定的浓度再现、噪声的降低。

【现有技术文献】

【专利文献1】日本特开2008-219291号公报

【非专利文献】

【非专利文献1】Daniel L.Lau and Gonzalo R.Arce，Modern DigitalHalftoning

但是，根据以往的附加绿噪声特性的结构，若按照半色调～高浓度的图像区域、低浓度的图像区域的顺序进行了处理之后，处理半色调的图像区域，则存在不能充分再现原始的图像的情况。例如，在半色调的图像区域中包括细线的情况下，存在在细线中产生切断的情况。

这是因为，点通过在半色调～高浓度的图像区域的处理时生成的绿噪声值而被集中输出，但接下来处理的图像区域位于低浓度区域，会产生较大的负的误差。负的误差在低浓度的图像区域的处理时被积累而不会被抵消。被积累的负的误差对未处理的图像，在不输出点的方向上作用较大。即，在低浓度的图像区域中保持的负的误差扩散到半色调的图像区域，原本应输出点的区域也不能输出点，半色调的图像区域的一部分缺少等，原始的图像的再现性降低。

发明内容

本发明的课题在于，在附加绿噪声特性的误差扩散处理中，谋求提高图像的再现性。

根据技术方案1所述的发明，提供一种图像处理装置，包括：

输入部，该输入部按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算部，该第一加算部将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算部，该第二加算部将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

阈值处理部，该阈值处理部输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值进行了二值化所得的值；

绿噪声计算部，该绿噪声计算部使用位于关注像素周边的规定位置且通过所述阈值处理部进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

减算部，该减算部从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

误差扩散部，该误差扩散部对位于关注像素周边的规定位置且未进行通过所述阈值处理部的二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正处理部，该校正处理部在通过所述误差扩散部扩散的误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值来校正，并将校正后的误差值输出到所述第一加算部。

根据技术方案2所述的发明，提供一种如下的技术方案1所述的图像处理装置：在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，所述校正处理部从所述误差值减去正的第二校正值。

根据技术方案3所述的发明，提供一种如下的技术方案2所述的图像处理装置：所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

根据技术方案4所述的发明，提供一种如下的技术方案2所述的图像处理装置：所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

根据技术方案5所述的发明，提供一种图像处理方法，包括：

输入步骤，通过输入部，按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算步骤，通过第一加算部，将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算步骤，通过第二加算部，将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

绿噪声计算步骤，使用位于关注像素周边的规定位置且进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

输出步骤，输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值而进行了二值化所得的值；

误差计算步骤，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

扩散步骤，对位于关注像素周边的规定位置且未进行二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正步骤，在扩散的所述误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值，从而校正对关注像素扩散的误差值。

根据技术方案6所述的发明，提供一种如下的技术方案5所述的图像处理方法：在所述校正步骤中，在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，从所述误差值减去正的第二校正值。

根据技术方案7所述的发明，提供一种如下的技术方案6所述的图像处理方法：所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

根据技术方案8所述的发明，提供一种如下的技术方案6所述的图像处理方法：所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

根据技术方案9所述的发明，提供一种存储了用于控制图像处理装置的图像处理的程序的计算机可读取的记录介质，所述程序执行以下的步骤：

输入步骤，通过输入部，按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算步骤，通过第一加算部，将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算步骤，通过第二加算部，将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

绿噪声计算步骤，使用位于关注像素周边的规定位置且进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

输出步骤，输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值而进行了二值化所得的值；

误差计算步骤，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

扩散步骤，对位于关注像素周边的规定位置且未进行二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正步骤，在扩散的所述误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值，从而校正对关注像素扩散的误差值。

根据技术方案10所述的发明，提供一种如下的技术方案9所述的计算机可读取的记录介质：在所述校正步骤中，在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，从所述误差值减去正的第二校正值。

根据技术方案11所述的发明，提供一种如下的技术方案10所述的计算机可读取的记录介质：

所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

根据技术方案12所述的发明，提供一种如下的技术方案10所述的计算机可读取的记录介质：所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

根据本发明，能够校正误差值，使得通过附加绿噪声特性的误差扩散处理而过剩地产生的负的误差值收敛于第一阈值以上的值。通过校正，能够防止过剩的负的误差值被积累并被传播，从而原始的图像缺失的情况，能够提高图像的再现性。

附图说明

图1是表示本发明的第一实施方式的图像处理装置的图。

图2是表示关注像素和进行了误差扩散处理的已处理的周边像素的图。

图3是表示关注像素和未进行误差扩散处理的周边像素的图。

图4是校正处理部的校正处理的流程图。

图5是表示通过以往的误差扩散处理方法处理了车的坐席的图像的结果的图。

图6是表示通过本发明的误差扩散处理方法处理了车的坐席的图像的结果的图。

图7是表示通过以往的误差扩散处理方法处理了地图的图像的结果的图。

图8是表示通过本发明的误差扩散处理方法处理了地图的图像的结果的图。

图9是表示本发明的第二实施方式的图像处理装置的图。

图10是表示相对输入值单调减少的第一校正值的函数的图。

图11是表示误差扩散处理电路的以往的结构的图。

标号说明

A、B图像处理装置

1第一加算部

2第二加算部

3阈值处理部

4绿噪声计算部

5减算部

6误差扩散部

7校正处理部

8输入部

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的实施方式。

<第一实施方式>

图1是本发明的第一实施方式的图像处理装置A的结构图。

图像处理装置A对输入的多值的图像施加误差扩散处理，并输出二值的图像。以下，说明对具有0～255的值域的多值的图像进行误差扩散处理，并输出0(不输出点)或者255(输出点)的二值的图像的例子。

如图1所示，图像处理装置A包括第一加算部1、第二加算部2、阈值处理部3、绿噪声计算部4、减算部5、误差扩散部6、校正处理部7、输入部8。

输入部8按每个像素输入多值的图像的像素值。

在第一加算部1中，从输入部8按每个像素输入图像的多值的像素值。将输入了像素值的像素称为关注像素。此外，对关注像素扩散的误差值经由校正处理部7输入到第一加算部1中。输入的误差值是已通过校正处理部7校正的误差值。第一加算部1在关注像素的输入值加上被扩散的误差值。加上了误差值的输入值输出到第二加算部2和减算部5。

第二加算部2在加上了误差值的输入值加上从绿噪声计算部4输出的绿噪声值。加上了误差值和绿噪声值的输入值输出到阈值处理部3。

阈值处理部3将加上了误差值和绿噪声值的关注像素的输入值使用阈值进行二值化。若加上了误差值和绿噪声值的关注像素的输入值大于为二值化用而预先决定的阈值，则阈值处理部3输出255的输出值，若输入值小于阈值，则阈值处理部3输出0的输出值。关注像素的输出值输出到绿噪声计算部4和减算部5。

绿噪声计算部4使用位于关注像素周边的规定位置且通过阈值处理部3进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的输入值的绿噪声值。在绿噪声值的计算中使用的已处理的像素既可以是一个，也可以是多个。具体地说，绿噪声计算部4对已处理的周边像素的输出值分别乘以根据周边像素的位置而预先决定的加权系数。绿噪声计算部4对获得的各个相乘值之和乘以反馈系数而获得绿噪声值。计算出的绿噪声值输出到第二加算部2，通过第二加算部2加到关注像素的输入值。

图2表示对已处理的周边像素决定的加权系数的例子。*标记表示关注像素，i表示图像的主扫描方向的位置，j表示图像的副扫面方向的位置。各个像素的位置由(i，j)表示，其输出值由I(i，j)表示。

根据这个例子，仅对位置(2，3)、(3，2)的周边像素决定0.5的加权系数，对除此之外的周边像素的位置决定0的加权系数。因此，绿噪声计算部4如下述式那样计算对关注像素(位置(3，3))加上的绿噪声值g(3，3)。

g(3，3)＝{I(2，3)×0.5+I(3，2)×0.5}×f

其中，f是反馈系数。

由于通过对已处理的周边像素的输出值进行加权，若进行了加权的周边像素的输出值为255，则对关注像素的输入值加上的绿噪声值变大，所以关注像素的输出值也容易成为255。即，关注像素容易输出点，与周边像素一同倾向于点集中。

此外，反馈系数f的值越大，对关注像素的输入值加上的绿噪声值也越大，所以同样地倾向于关注像素容易输出点。

加权系数、反馈系数根据要求的点的集中程度而适当地决定即可。

减算部5从通过阈值处理部3进行了二值化的关注像素的输出值减去从第一加算部1输出的关注像素的输入值，计算二值化前后的误差值。这里所指的从第一加算部1输出的关注像素的输入值是，对关注像素的输入值加上了对关注像素扩散的校正后的误差值的值。计算出的误差值输出到误差扩散部6。

误差扩散部6对位于关注像素周边的规定位置且未进行通过阈值处理部3的二值化处理的像素，扩散从减算部5输入的误差值。扩散误差值的周边像素既可以是一个，也可以是多个。在误差扩散时，误差扩散部6对从减算部5输入的误差值乘以加权系数。各个加权系数是根据未处理的周边像素的位置而预先决定的系数。通过乘法而获得的各个误差值在未处理的各个周边像素作为关注像素而处理时，经由校正处理部7而输出到第一加算部1，通过第一加算部1加到其周边像素的输入值。

图3表示对未处理的周边像素决定的加权系数的例子。与图2相同地，*标记表示关注像素，各个像素的位置由(i，j)表示。

根据这个例子，仅对位于位置(4，3)、(3，4)的周边像素决定加权系数0.5，对除此之外的周边像素决定0的加权系数。因此，误差扩散部6对通过关注像素的二值化而生成的误差值乘以加权系数0.5，获得对位于位置(4，3)、(3，4)的周边像素扩散的误差值。通过乘法而获得的误差值通过第一加算部1而分别加到位置(4，3)、(3，4)的周边像素的输入值。

校正处理部7校正通过误差扩散部6扩散的误差值。将从误差扩散部6输入的误差值表示为Er1，将通过校正处理部7校正之后的误差值表示为Er2。在校正处理时，校正处理部7在误差值Er1小于第一阈值Th1的情况下，对误差值Er1加上第一校正值Off1。第一阈值Th1为负的常数值，第一校正值Off1为正的常数值。若误差值Er1为第一阈值Th1以上，则校正处理部7不进行误差值Er1的校正，并作为误差值Er2而直接输出误差值Er1。校正之后的误差值Er2输出到第一加算部1，扩散到未处理的周边像素。

第一校正值Off1只要适当地设定即可，但优选在一定值以下。在误差值Er1的值域为-256≤Er1≤+255的情况下，经验上优选在10以下。这是为了防止通过误差值的校正而对关注像素的邻接像素(位于图3所示的位置(4，3)、(2，4)、(3，4)、(4，4)的像素)带来过剩的影响。即，这是因为若第一校正值Off1过大，则校正本身成为过剩，原本为图像的浓度再现而应传播的误差不能传播。误差值Er1的值域有时根据图像的像素值的值域而与上述不同，但即使在不同的情况下，对于像素值的值域的第一校正值Off1的比例也优选与上述相同。

进一步优选地，在误差值Er1大于第二阈值Th2的情况下，校正处理部7从误差值Er1减去第二校正值Off2。第二阈值Th2、第二校正值Off2分别是正的常数值。若误差值Er1为第一阈值Th1以上且第二阈值Th2以下，则校正处理部7作为误差值Er2而直接输出误差值Er1。优选将第二校正值Off2设为一定值、例如设为10以下的这一点与第一校正值Off1相同。

图4是表示使用第一阈值Th1和第二阈值Th2的情况下的校正处理的流程图。

如图4所示，若从误差扩散部6输入误差值Er1(步骤S1)，则校正处理部7比较第一阈值Th1和误差值Er1(步骤S2)。若误差值Er1小于第一阈值Th1(步骤S2：是)，则校正处理部7在误差值Er1加上第一校正值Off1，获得误差值Er2(步骤S3)。

在误差值Er1为第一阈值Th1以上的情况下(步骤S2：否)，校正处理部7比较误差值Er1和第二阈值Th2(步骤S4)。若误差值Er1大于第二阈值Th2(步骤S4：是)，则校正处理部7从误差值Er1中减去第二校正值Off2，获得误差值Er2(步骤S5)。

若误差值Er1为第二阈值Th2以下(步骤S4：否)，则校正处理部7作为误差值Er2而直接输出误差值Er1(步骤S6)。

图5和图6是表示对车的坐席的单色图像进行误差扩散处理的结果的图。图5表示以往的方法的误差扩散处理的处理结果，图6表示本发明的误差扩散处理的处理结果。

图5和图6所示的图像被按照区域a1、a2、a3的顺序扫描图像，进行误差扩散处理，区域a1具有高浓度，区域a2具有低浓度，区域a3具有半色调的浓度。

根据以往的误差扩散处理，通过区域a1、a2的误差扩散处理，生成较大的负的误差值。所生成的误差值在区域a2中积累、保持，并且直接传播到区域a3。虽然在区域a3中包括半色调的细线的图像，但由于在该细线的图像的误差扩散处理时加上负的误差值，所以点的输出被过剩地抑制。其结果，如图5所示，区域a3的细线被切断。

另一方面，根据本发明的误差扩散处理，对小于第一阈值Th1的误差值Er1加上第一校正值Off1，在区域a3中所加上的负的误差值被缓和。其结果，在图6所示的细线的图像中适当地输出点，再现原始的细线的图像。

图7和图8是表示对地图的彩色图像进行了误差扩散处理的结果的图。图7表示以往的方法的误差扩散处理的处理结果，图8表示本发明的误差扩散处理的处理结果。

图7和图8所示的图像被按照区域b1、b2、b3的顺序扫描图像，进行误差扩散处理，区域b1具有高浓度，区域b2具有低浓度，区域b3具有半色调的浓度。

根据与通过上述的图5说明的例子相同的理由，以往的方法的误差扩散处理的结果，如图7所示，在等高线附近未输出原本应输出的点，区域b3的半色调的图像缺少一部分。

另一方面，根据本发明的误差扩散处理，如图8所示，在区域b3中在等高线附近的区域b3中输出点，再现原始的半色调的图像。

如上所述，根据第一实施方式的图像处理装置A，包括：输入部8，按每个像素输入多值的图像的像素值；绿噪声计算部4，使用位于关注像素周边的规定位置且通过阈值处理部3进行了二值化的已处理的像素的二值化后的输出值，计算对关注像素加上的绿噪声值；第一加算部1，对关注像素的输入值加上对关注像素扩散的误差值；第二加算部，将绿噪声值加到关注像素的输入值；阈值处理部3，将加上了误差值和绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值进行二值化；减算部5，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了误差值的关注像素的输入值，并计算二值化的误差值；误差扩散部6，对位于关注像素周边的规定位置且未进行通过阈值处理部3的二值化处理的像素扩散计算出的误差值；以及校正处理部7，在通过误差扩散部6扩散的误差值Er1小于第一阈值Th1的情况下，对误差值Er1加上正的第一校正值Off1而进行校正，并将校正之后的误差值Er2输出到第一加算部1。

此外，第一校正值Off1是常数值。

由此，能够校正误差值Er1，使得通过附加点的集中性高的绿噪声特性的误差扩散处理而产生为过剩的负的误差值Er1收敛于第一阈值Th1以上的值。通过校正，能够防止过剩的负的误差值Er1被积累并被传播，从而原始的图像缺失的情况，能够提高图像的再现性。

此外，在被扩散的误差值Er1大于第二阈值Th2的情况下，校正处理部7从误差值Er1减去正的第二校正值Off2。第二校正值Off2是常数值。

由此，即使在通过附加绿噪声特性的误差扩散处理而产生了过剩的正的误差值Er1的情况下，也能够校正误差值Er2，使得收敛于第二阈值Th2以下的值。通过校正，能够防止过剩的正的误差值Er2被积累并被传播，从而浓度比原始的浓度上升过多的情况，能够提高图像的再现性。

<第二实施方式>

图9是表示第二实施方式的图像处理装置B的图。

与第一实施方式的图像处理装置A是关注像素的输入值仅输入到第一加算部1的结构相比，第二实施方式的图像处理装置B是关注像素的输入值输入到第一加算部1和校正处理部7。其他的基本结构相同，只有校正处理部7的处理内容不同，所以对相同的结构部分赋予相同的符号，仅说明校正处理部7的处理内容。

第一实施方式的图像处理装置A的校正处理部7使用了作为正的常数值的第一校正值Off1、第二校正值Off2。相对于此，第二实施方式的图像处理装置B的校正处理部7作为第一校正值Off1、第二校正值Off2而使用了根据输入值而单调减少的正的变数值。根据具有输出值相对于输入值而单调减少的特性的函数或者LUT(一览表)，求出变数值即可。

若在按照半色调～高浓度的图像区域、低浓度的图像区域的顺序进行了误差扩散处理之后，对半色调的图像区域进行误差扩散处理，则会产生半色调的图像缺失的现象。这是因为如下原因：在接着半色调～高浓度的图像区域而对低浓度的图像区域进行误差扩散处理时产生的负的误差值通过绿噪声值的加算而扩大、不被抵消而被积累，并传播到半色调的图像区域。因此，在第二实施方式中，越是低浓度即关注像素的输入值越小，则越加大第一校正值Off1，避免在低浓度的图像区域的误差扩散处理时负的误差值过剩地扩大并被积累的情况。关于第二校正值Off2也是相同地，为了避免正的误差值过剩地扩大并被积累，所以优选使用根据输入值而单调减少的变数值。

图10表示为了通过校正处理部7求出第一校正值Off1而使用的函数的例子。

在图10中，横轴表示输入值，纵轴表示对输入值输出的第一校正值Off1。如图10所示，函数被设计成单调减少，若输入值越大，则第一校正值Off1越小。若对输入值来说输出值(第一校正值Off1)单调减少，则函数既可以是直线，也可以是曲线。

这里，仅表示了第一校正值Off1的例子，但关于第二校正值Off2，也通过具有相同的特性的函数等而求出即可。

校正处理部7求出与关注像素的输入值对应的第一校正值Off1或者第二校正值Off2，且若误差值Er1小于第一阈值Th1，则将求出的第一校正值Off1加到误差值Er1。此外，若误差值Er1大于第二阈值Th2，则校正处理部7从误差值Er1减去求出的第二校正值Off2。

如上所述，根据第二实施方式的图像处理装置B，作为第一校正值Off1而使用根据输入值而单调减少的正的变数值。因此，当然能够获得与第一实施方式的图像处理装置A相同的效果，且在半色调～高浓度的图像区域之后接着低浓度的图像区域，并积累负的误差值Er1的情况下，在低浓度的图像区域的误差扩散处理时，根据小的输入值而加大第一校正值Off1的值来进行校正，从而还能够避免负的误差值Er1的扩大、积累。

此外，根据第二实施方式的图像处理装置B，作为第二校正值Off2而使用根据输入值而单调减少的正的变数值。因此，在低浓度的图像区域之后接着高浓度的图像区域，并积累正的误差值Er1的情况下，在高浓度的图像区域的误差扩散处理时，根据小的输入值而加大第二校正值Off2的值来进行校正，从而能够避免正的误差值Er1的扩大、积累。

另外，上述第一和第二实施方式是本发明的一例，并不限定于此。

例如，也可以将上述的误差扩散处理和校正处理程序化，进行软件处理。在软件处理的情况下，图像处理装置包括由CPU(中央处理器)等构成的控制部、存储部，在存储部中存储的程序和控制部协作而执行软件处理。作为程序的计算机可读取的存储部，能够应用ROM、闪速存储器等的非易失性存储器、CD-ROM等的可移动记录介质。

Claims (12)

1.一种图像处理装置，包括：

输入部，该输入部按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算部，该第一加算部将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算部，该第二加算部将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

阈值处理部，该阈值处理部输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值进行了二值化所得的值；

绿噪声计算部，该绿噪声计算部使用位于关注像素周边的规定位置且通过所述阈值处理部进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

减算部，该减算部从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

误差扩散部，该误差扩散部对位于关注像素周边的规定位置且未进行通过所述阈值处理部的二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正处理部，该校正处理部在通过所述误差扩散部扩散的误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值来校正，并将校正后的误差值输出到所述第一加算部。

2.如权利要求1所述的图像处理装置，其中，

在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，所述校正处理部从所述误差值减去正的第二校正值。

3.如权利要求2所述的图像处理装置，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

4.如权利要求2所述的图像处理装置，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

5.一种图像处理方法，包括：

输入步骤，通过输入部，按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算步骤，通过第一加算部，将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算步骤，通过第二加算部，将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

绿噪声计算步骤，使用位于关注像素周边的规定位置且进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

输出步骤，输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值进行了二值化所得的值；

误差计算步骤，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

扩散步骤，对位于关注像素周边的规定位置且未进行二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正步骤，在扩散的所述误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值，从而校正对关注像素扩散的误差值。

6.如权利要求5所述的图像处理方法，其中，

在所述校正步骤中，在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，从所述误差值减去正的第二校正值。

7.如权利要求6所述的图像处理方法，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

8.如权利要求6所述的图像处理方法，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

9.一种存储了用于控制图像处理装置的图像处理的程序的计算机可读取的记录介质，所述程序执行以下的步骤：

输入步骤，通过输入部，按每个像素输入多值的关注像素的像素值；

第一加算步骤，通过第一加算部，将对关注像素扩散的误差值加到从所述输入部输入的多值的关注像素的输入值；

第二加算步骤，通过第二加算部，将绿噪声值加到从所述第一加算部输入的输入值；

绿噪声计算步骤，使用位于关注像素周边的规定位置且进行了二值化的已处理的像素的输出值，计算加到关注像素的所述绿噪声值；

输出步骤，输出输出值，该输出值是将加上了所述误差值和所述绿噪声值的关注像素的输入值通过阈值进行了二值化所得的值；

误差计算步骤，从二值化后的关注像素的输出值减去加上了所述误差值的关注像素的输入值，计算二值化的误差值；

扩散步骤，对位于关注像素周边的规定位置且未进行二值化处理的像素，扩散计算出的所述误差值；以及

校正步骤，在扩散的所述误差值小于第一阈值的情况下，对该误差值加上正的第一校正值，从而校正对关注像素扩散的误差值。

10.如权利要求9所述的计算机可读取的记录介质，其中，

在所述校正步骤中，在扩散的所述误差值大于第二阈值的情况下，从所述误差值减去正的第二校正值。

11.如权利要求10所述的计算机可读取的记录介质，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是常数值。

12.如权利要求10所述的计算机可读取的记录介质，其中，

所述第一校正值或者第二校正值是根据输入值而单调减少的变数值。

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