JP2003116001A - 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、及び画像形成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力画像情報値を誤差拡散法を用いて量子化
する場合に、擬似輪郭や開始遅れの発生を防止して、量
子化後の画像品位を向上させる。 【解決手段】 誤差補正前の注目画素の入力画像情報値
Ａを量子化したときの予測誤差Ａ−ｃを決定する。次い
で、予測誤差Ａ−ｃと量子化閾値間レベル差Ｑｓとの差
である誤差発生制御変数Ｉを決定する。また、注目画素
を量子化する以前に量子化された画素によって発生した
量子化誤差Ｅｑのうち、注目画素に割り振られた補正誤
差（累積誤差）Ｅを決定する。そして、注目画素の入力
画像情報値Ａに誤差発生制御変数Ｉと補正誤差Ｅとを加
算した値を量子化閾値で量子化し、量子化出力情報値Ｃ
に変換する。さらに、注目画素の入力画像情報値Ａに補
正誤差Ｅを加算した値と量子化出力情報値Ｃとの差であ
る量子化誤差Ｅｑを、注目画素の後に量子化される周辺
の画素に割り振る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力多値画像情報
を、誤差拡散法を用いて階調数の少ない画像情報に変換
する画像処理装置及び画像処理方法と、この画像処理装
置及び画像処理方法をそれぞれ用いた画像形成装置及び
画像形成方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、２値以外の入力画像情報を、誤差
拡散法（誤差分散法ともいう。）を用いて量子化する方
法としては、以下の例が知られている。図９は、入力画
像情報値と量子化後の出力情報値（量子化出力情報値）
との関係を示す図である。図９において、入力画像情報
値は、補正誤差が加算されるため、０〜３１９までの範
囲の値であるとする。そして、入力画像情報値は、０、
６３、１２７、１９１、及び２５５の５値のうちのいず
れかの値に量子化される。すなわち、量子化ステップサ
イズは、６３である。

【０００３】この例では、０〜６３までの入力画像情報
値は、０の値に量子化される。同様に、入力画像情報値
が６４〜１２７までの値は６３の値に、１２８〜１９１
までの値は１２７の値に、１９２〜２５５までの値は１
９１の値に、２５６〜３１９までの値は２５５の値に、
それぞれ量子化される。

【０００４】図１０は、入力画像情報値と量子化によっ
て発生する誤差（量子化誤差）との関係を示す図であ
る。図９及び図１０において、例えば入力画像情報値が
１２７であるとき、量子化後の値は１２７となり、量子
化の前後での誤差は０である。また、入力画像情報値が
１２７より大きくなり、例えば１２８であるときは、量
子化後の値は１２７となるため、量子化による誤差は１
となる。さらにまた、入力画像情報値が１９０であると
きは、量子化により１２７の値に量子化されることで、
誤差は最大値である６３となる。このように、入力画像
情報値の値によって、量子化により生じる誤差の値が異
なることとなる。

【０００５】以上のように、入力画像情報値を量子化し
た場合には、誤差が生じることとなるが、その誤差を周
辺の画素に拡散させることで、量子化後の画像品位を高
めるようにしている。

【０００６】図１１は、誤差拡散法における一般的な技
術を説明する図である。図１１において、量子化の対象
となっている注目画素に着目して考える。図中、注目画
素を＊印で示す。この注目画素を量子化した場合に、誤
差が発生したとき、その誤差を、注目画素の周囲の画素
に拡散させる（誤差拡散法）。ここで、どの範囲までの
画素に誤差を拡散させるかは種々の方法が挙げられる
が、本例では、ｋ１からｋ１２までの１２個の周囲の画
素に対して、注目画素の誤差を拡散させている。

【０００７】また、誤差を拡散させるときの重み付けの
方法についても、種々挙げられるが、図１１に示すよう
に、誤差拡散フィルターを用いて、例えばｋ１について
は７／４８、ｋ２については５／４８、・・等のように
所定の比率で拡散させる。例えば、注目画素で発生した
誤差が１０であるとしたとき、注目画素の図中、右側に
隣接するｋ１の画素に対しては、１０×７／４８の誤差
を拡散させる。

【０００８】図１２は、以上のようにして誤差を拡散さ
せるとともに、各画素について量子化を行う画像処理装
置１０のブロック線図の一例を示すものである。図１２
の画像処理装置１０は、加算器１、乗算器２、減算器
３、誤差バッファ（ＥＢ）４、及び量子化器（ＱＴ）５
を備える。今、１つの注目画素について量子化を行う場
合において、その注目画素には、それ以前の画素に対し
て量子化を行ったときに発生した誤差（累積誤差）が加
算される。この誤差は、誤差バッファ４に蓄積されてい
る。

【０００９】注目画素の入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）が入力されると、その入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）に累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）が加算器１によって加
算され、誤差補正済みの入力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）が生成される。すなわち、 Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）＋Ｅ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ） となる。

【００１０】そして、この入力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）が量子化器５によって量子化され、量子化出力情報
値Ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）が出力される。例えば、上述した例
において、Ｂ＝１２８であるとき、Ｃ＝１２７となる。
また、累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）によって補正された入
力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）と、量子化出力情報値Ｃ
（Ｘｎ、Ｙｎ）とが減算器３にそれぞれ入力され、両者
の差が量子化の際の量子化誤差Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）とし
て算出される。すなわち、 Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）−Ｃ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ） となる。

【００１１】この量子化誤差Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）と、誤
差拡散係数とが乗算器２に入力される。これにより、量
子化誤差Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）に誤差拡散係数が乗じら
れ、その値が累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）として誤差バッ
ファ４に蓄積される。この累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）が
周囲の画素に拡散される。

【００１２】以上のような誤差拡散法を用いて、原画像
をその階調数よりも少ない階調数の画像に変換するとき
に、変換後の画像における各画素の輝度値と、原画像に
おける各画素の輝度値との誤差を、周囲の画素に拡散さ
せることによって、全体としては、原画像との輝度誤差
が少ない画像が構成される。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述の従来の
技術では、以下の問題があった。先ず第１に、画像に擬
似輪郭が発生する場合があるという問題があった。ここ
で、「擬似輪郭」とは、グラデーションのように、画素
の値がなだらかに変化するような画像を前述の誤差拡散
法によって量子化した場合に、量子化の閾値付近で境界
線が見えてしまう現象である。これは、以下の理由によ
り発生する。

【００１４】グラデーション領域にある各画素を順次量
子化していく場合、例えば、入力画像情報値が１２８〜
１２７であり、量子化閾値である１２７付近を通過しつ
つ次第に小さくなる場合に、入力画像情報値が１２８〜
１２７であるとき、誤差は、１又は０となる。よって、
この部分では、量子化出力情報値が１２７に集約される
とともに、量子化によって発生する誤差も１又は０と小
さい。よって、その周囲の画素に分配される量子化誤差
も小さくなる。これにより、量子化後の値が１２７とな
った部分が集合してしまい、原画像には含まれている微
妙な凹凸が平面的に表現されてしまう。

【００１５】次に、入力画像情報値が１２６になると、
量子化出力情報値は６３になり、突然、誤差が６３に増
加する（誤差が最大値になる）。これにより、その周囲
の画素にも誤差が分配されるので、それまでとは異なる
量子化後の値が混ざり込むようになる。これにより、量
子化後のドット分布に偏りが生じ、量子化出力情報値が
１２７となって連続している部分と、そうでない部分と
の境界が輪郭（線）となって現れてしまうようになる。

【００１６】また、第２の問題としては、出力画像にお
ける誤差補正の開始遅れが発生する場合があるという問
題があった。ここで、「開始遅れ」とは、入力画像の階
調の変化に誤差補正が追いつかなくなることであり、結
果として出力画像の輪郭部にその遅れ分がドット分布密
度の差となって現れ、それがプリンタ等で印画された場
合は濃度差となり、画像を歪ませてしまう現象である。
これは、以下の理由によって発生する。

【００１７】入力画像の階調の変化によって誤差の累積
がクリアされたある局面から、入力画素値が閾値に近く
て誤差発生量が微小な状態が連続する場合は、次の閾値
を超えるために必要な誤差を累積するまでに、より多く
の前方画素の量子化を済ませなければならず遅れが生ず
る。その間は量子化出力も同じ値が連続して発生するこ
ととなる。例えば、図１２を用いて説明すると、図１２
におけるＥ（Ｘｎ、Ｙｎ）がクリアされれば、入力画像
情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）が閾値に近い場合、量子化誤差
Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）は微小となる。即ち、Ａ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）が閾値に近い状態が連続すると、上記理由により量
子化出力値Ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、同じ値が連続すること
になる。

【００１８】この遅れによって、量子化出力としての出
力画像は、直ちに量子化誤差補正が反映されたものとは
ならず、量子化誤差補正が反映された画素が発生するの
は、そのときの僅かな誤差が加えられた誤差補正後の入
力値が次の閾値を超えるほどに累積されて次の閾値を超
えるほどになったときに初めて、量子化変化が生じるか
らである。例えば、図１２を用いて説明すると、Ａ＝１
２７で、Ｅ＝０、即ちＥがクリアされた場合、Ｅｑ＝０
となり、Ｃ＝１２７となる。Ａが１３７となるまでは、
累積誤差が少ないので、誤差補正後の入力値が閾値を超
えず、Ｃ＝１２７が連続する。Ａ＝１３８で初めて、誤
差補正後の入力値が閾値を超え、Ｃ＝１９１となって、
量子化変化が生じる。

【００１９】したがって、本発明が解決しようとする課
題は、入力画像情報値を、誤差拡散法を用いて、入力画
像情報値の階調数より少ない階調数の画像情報値に変換
する場合に、擬似輪郭や開始遅れの発生を防止して、量
子化後の画像品位を向上させることである。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明は、以下の解決手
段によって、上述の課題を解決する。請求項１の発明
は、入力画像情報を誤差拡散法を用いて量子化し、入力
画像情報の階調数より少ない階調数の画像情報に変換す
る画像処理装置において、誤差補正前の注目画素の入力
画像情報値を量子化したときの予測誤差を決定する予測
誤差決定手段と、前記予測誤差決定手段で決定された予
測誤差と、量子化閾値間のレベル差との差の程度を示す
誤差発生制御変数を決定する制御変数決定手段と、注目
画素を量子化する以前に量子化された１又は複数の画素
によって発生した量子化誤差のうち、注目画素に割り振
られた補正誤差を決定する補正誤差決定手段と、注目画
素の入力画像情報値に、前記制御変数決定手段で決定さ
れた誤差発生制御変数と、前記補正誤差決定手段で決定
された補正誤差とを加算した値を量子化閾値に従って量
子化することにより、注目画素の入力画像情報値の階調
数より少ない階調数の画像情報値に変換する量子化手段
と、注目画素の入力画像情報値に前記補正誤差決定手段
で決定された補正誤差を加算した値と、前記量子化手段
で量子化された画像情報値との差である量子化誤差を、
注目画素の後に量子化される周辺の画素に割り振る誤差
拡散手段とを備えることを特徴とする。

【００２１】請求項２の発明は、請求項１に記載の画像
処理装置において、前記制御変数決定手段は、量子化閾
値間のレベル差と、前記予測誤差決定手段で決定された
予測誤差との差に、０を超え１未満である所定の係数を
乗じた値を誤差発生制御変数に決定することを特徴とす
る。

【００２２】請求項１の発明においては、予測誤差決定
手段により、誤差補正前の注目画素の入力画像情報値を
量子化したときの予測誤差が決定される。また、制御変
数決定手段により、予測誤差と量子化閾値間のレベル差
との差の程度を示す誤差発生制御変数が決定される。こ
こで、請求項２の発明にあっては、量子化閾値間のレベ
ル差と予測誤差との差に、０を超え１未満の所定の係数
が乗じられて誤差発生制御変数が決定される。

【００２３】また、補正誤差決定手段により、注目画素
を量子化する以前に量子化された１又は複数の画素によ
って発生した量子化誤差のうち、注目画素に割り振られ
るべき補正誤差が決定される。そして、量子化手段によ
り、注目画素の入力画像情報値に誤差発生制御変数及び
補正誤差を加算した値が量子化閾値で量子化される。ま
た、誤差拡散手段により、注目画素の入力画像情報値に
補正誤差を加算した値と、量子化された画像情報値との
差である量子化誤差が、注目画素の後に量子化される周
辺の画素に割り振られる。

【００２４】これにより、発生誤差量が少ないと見込ま
れる画素ほど大きな値（誤差発生制御変数）を入力値に
上乗せすることになり、次の閾値を超えやすい状態にさ
れる。それは結果として、閾値に近くて発生する誤差量
が小さいと目される画素においても他の値に量子化され
るチャンスが増やされることとなり、ドット分布の偏り
（急変）が緩和されて、量子化前の画像の階調を滑らか
に再現するようになる。

【００２５】請求項３の発明は、入力画像情報を誤差拡
散法を用いて量子化し、入力画像情報の階調数より少な
い階調数の画像情報に変換する画像処理方法において、
誤差補正前の注目画素の入力画像情報値を量子化したと
きの予測誤差を決定し、その予測誤差と量子化閾値間の
レベル差との差の程度を示す誤差発生制御変数を決定す
るとともに、注目画素を量子化する以前に量子化された
１又は複数の画素によって発生した量子化誤差のうち、
注目画素に割り振られた補正誤差を決定する第１ステッ
プと、注目画素の入力画像情報値に、前記第１ステップ
で決定された誤差発生制御変数及び補正誤差を加算した
値を量子化閾値で量子化することにより、注目画素の入
力画像情報値の階調数より少ない階調数の画像情報値に
変換する第２ステップと、注目画素の入力画像情報値
に、前記第１ステップで決定された補正誤差を加算した
値と、前記第２ステップで量子化された画像情報値との
差である量子化誤差を、注目画素の後に量子化される周
辺の画素に割り振る第３ステップとを含むことを特徴と
する。

【００２６】請求項４の発明は、請求項３に記載の画像
処理方法において、前記第１ステップは、注目画素の入
力画像情報値を量子化したときの予測誤差と量子化閾値
間のレベル差との差に、０を超え１未満である所定の係
数を乗じた値を誤差発生制御変数に決定することを特徴
とする。

【００２７】請求項３の発明においては、第１ステップ
により、誤差補正前の注目画素の入力画像情報値を量子
化したときの予測誤差が決定されるとともに、予測誤差
と量子化閾値間のレベル差との差の程度を示す誤差発生
制御変数が決定される。ここで、請求項４の発明にあっ
ては、量子化閾値間のレベル差と予測誤差との差に、０
を超え１未満の所定の係数が乗じられて誤差発生制御変
数が決定される。また、注目画素を量子化する以前に量
子化された１又は複数の画素によって発生した量子化誤
差のうち、注目画素に割り振られた補正誤差が決定され
る。

【００２８】次に、第２ステップにより、注目画素の入
力画像情報値に誤差発生制御変数及び補正誤差を加算し
た値が量子化閾値で量子化される。次いで、第３ステッ
プにより、注目画素の入力画像情報値に補正誤差を加算
した値と、量子化された画像情報値との差である量子化
誤差が、注目画素の後に量子化される周辺の画素に割り
振られる。これにより、請求項１又は請求項２の発明と
同様の効果が得られる。

【００２９】請求項５の発明は、請求項１又は請求項２
に記載の画像処理装置と、印画を行うための印画ヘッド
と、前記画像処理装置の前記量子化手段で量子化された
画像情報値に基づいて、前記印画ヘッドの駆動を制御す
る印画ヘッド駆動装置とを備えることを特徴とする画像
形成装置である。

【００３０】請求項５の発明においては、画像処理装置
により、請求項１又は請求項２に示す画像処理が行わ
れ、ここで量子化された画像情報値に基づいて印画ヘッ
ドが駆動されて印画が行われる。したがって、グラデー
ションのような入力画像を量子化して印画する場合であ
っても、階調を滑らかに再現した画像を印画することが
できる。

【００３１】請求項６の発明は、請求項３又は請求項４
に記載の画像処理方法と、前記画像処理方法の前記第２
ステップで量子化された画像情報値に基づいて印画ヘッ
ドの駆動を制御することにより、入力画像の階調数より
少ない階調数の画像を形成する第４ステップとを含むこ
とを特徴とする画像形成方法である。

【００３２】請求項６の発明においては、画像処理方法
により、請求項３又は請求項４に示す画像処理が行わ
れ、ここで量子化された画像情報値に基づいて印画ヘッ
ドが駆動されて印画が行われる。したがって、請求項５
の発明と同様の効果が得られる。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下、図面等を参照して、本発明
の一実施形態について説明する。図１は、本発明による
画像処理装置の一実施形態を示すブロック線図である。
本実施形態の画像処理装置２０は、従来例（図１２）で
示した加算器１、乗算器２、減算器３、誤差バッファ
（ＥＢ）４、量子化器（ＱＴ）５の他、加算器１１、乗
算器１２、減算器１３及び１４、スイッチ１５及び１
６、演算結果を一時的にストアしておくためのラッチ１
７、並びに量子化閾値間レベル差を算出し、記憶するた
めの検出器（量子化閾値間レベル差検出器）１８とを備
える。スイッチ１５と１６とは、同期して開閉される。
また、図１中、２点鎖線で囲む部分は、入力画像情報値
Ａの誤差を予測してラッチ１７に記憶するために動作す
る部分である。

【００３４】先ず、誤差拡散以前において、注目画素の
入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）が入力されるときに
は、スイッチ１５及び１６は、図１に示すように１側に
接続されている。 （予測誤差決定手段）この場合において、入力画素情報
値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、誤差補正が行われることなく、
スイッチ１５を通って量子化器５によってそのまま量子
化される。入力画素情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）と、量子化
された値ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）とは、それぞれ減算器１３に
入力され、この減算器１３によって、入力画像情報値Ａ
（Ｘｎ、Ｙｎ）とｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）との差である予測誤
差ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）が算出される。すなわち、 ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）−ｃ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ） となる。なお、このときの予測誤差ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）
は、 ０＜ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）＜Ｑｓ（量子化閾値間レベル差） となる。

【００３５】（制御変数決定手段）量子化された値ｃ
（Ｘｎ、Ｙｎ）は、量子化器５から量子化閾値間レベル
差検出器１８に入力される。これにより、量子化閾値間
レベル差Ｑｓが算出される。また、予測誤差ｅ（Ｘｎ、
Ｙｎ）のＱｓに対する補数をとるため、予測誤差ｅ（Ｘ
ｎ、Ｙｎ）とＱｓとがそれぞれ減算器１４に入力され、
両者の差が減算器１４により算出される。この値をｆ
（Ｘｎ、Ｙｎ）とすると、 ｆ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ｑｓ−ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ） となる。

【００３６】このｆ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、乗算器１２に入
力され、ｆ（Ｘｎ、Ｙｎ）に効果調整係数ｍが乗じられ
た値Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）が算出される。すなわち、 Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝ｍ×ｆ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝ｍ×（Ｑｓ
−（Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）−ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ））） となる。

【００３７】このＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、本発明における
誤差発生制御変数（予測誤差と、量子化閾値間のレベル
差との差の程度を示す値）に相当するものである。な
お、ｍは、０＜ｍ＜１の範囲であり、例えば０．７５程
度の値である。ｍの値は、処理される画像の種類等に応
じて決定される。また、算出されたＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）
は、ラッチ１７に蓄積される。

【００３８】図２は、入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）
と、ラッチ１７に蓄積されるＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）との関係
を示すグラフである。このように、入力画像情報値Ａ
（Ｘｎ、Ｙｎ）に対するＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）の値は、０〜
Ｑｓ×ｍの範囲で変動することとなる。

【００３９】ラッチ１７にＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）が蓄積され
た後は、スイッチ１５及び１６は、図３に示すように、
２側に切り替えられる。図３中、２点鎖線で囲む部分
は、従来例（図１２）で示した構成に、量子化器５に入
力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）を入力する直前にＩ（Ｘ
ｎ、Ｙｎ）を加算する回路を加えたものである。

【００４０】（補正誤差決定手段、及び量子化手段）ス
イッチ１５及び１６が２側に切り替えられると、入力画
像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、加算器１に入力される。
さらに加算器１には、誤差バッファ４に蓄積された誤差
のうち、その入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）に対応す
る累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）が入力される。これによ
り、入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）に累積誤差Ｅ（Ｘ
ｎ、Ｙｎ）が加算され、誤差補正が行われた入力画像情
報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）が算出される。すなわち、 Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）＋Ｅ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ） となる。

【００４１】ここで、誤差バッファ４に蓄積された誤差
のうち、入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）に対応する累
積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、本発明における補正誤差
（注目画素を量子化する以前に量子化された画素によっ
て発生した量子化誤差のうち、注目画素に割り振られた
誤差）に相当するものである。この誤差は、入力画像情
報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）が量子化される前に決定される。

【００４２】算出された入力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）は、加算器１１に入力される。さらに加算器１１に
はラッチ１７に蓄えられていたＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）が入力
される。この結果、加算器１１により、Ｂ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ）＋Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）の値が算出され、この値がスイ
ッチ１５を介して量子化器５に入力される。量子化器５
によって量子化された値は、量子化出力情報値Ｃ（Ｘ
ｎ、Ｙｎ）として、スイッチ１６を介して出力される。

【００４３】（誤差拡散手段）また、量子化出力情報値
Ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、周辺画素への誤差拡散のために、
減算器３に入力される。減算器３には、量子化出力情報
値Ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）の他、誤差補正済みの入力画像情報
値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）とが入力される。これにより、両者
の差が算出され、量子化誤差Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）が生成
される。すなわち、 Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）−Ｃ（Ｘｎ、Ｙ
ｎ） となる。

【００４４】この量子化誤差Ｅｑ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、乗
算器２に入力されて、注目画素の後に量子化される周辺
画素に所定の重み付けを行うため、誤差拡散係数マトリ
クスにより、周辺画素ごとに所定の誤差拡散係数が乗じ
られる。これにより、累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）が算出
され、誤差バッファ４に蓄積される。誤差バッファ４に
蓄積された累積誤差Ｅ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、きたる画素の
量子化の際の補正値として利用される。

【００４５】すなわち、各注目画素が量子化されるとき
には量子化誤差Ｅｑが発生し、その量子化誤差Ｅｑは、
その注目画素の後に量子化される周辺の画素に割り振ら
れ、誤差バッファ４に蓄積されていく。そして、ある１
つの注目画素が量子化されるときには、その１つの注目
画素以前に量子化された画素によって発生した量子化誤
差Ｅｑのうち、その１つの注目画素に割り振られた全て
の量子化誤差Ｅｑである累積誤差Ｅが誤差バッファ４に
蓄積されており、１つの注目画素の量子化時に、その注
目画素の入力画像情報値Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）に加算され、
誤差補正済みの入力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）が算出
されることとなる。

【００４６】図４は、入力画像情報値Ｂ（Ｘｎ、Ｙｎ）
と、量子化出力情報値Ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）との関係を示す
グラフである。図４に示すように、上記のようにして量
子化することで、量子化器５の閾値が最大Ｑｓ×ｍの範
囲で変動することと等価になる。したがって、例えば、
閾値に近い値がわずかの差をもって漸増連続するグラデ
ーションのような入力画像を量子化する場合において、
累積誤差Ｅが小さい値であっても、１つ上の閾値に量子
化される場合が生じてくる。よって、量子化出力情報値
Ｃが連続する機会を減らしてドット分布の偏りを緩和す
ることができる。これにより、階調を滑らかに再現する
ことができる。

【００４７】続いて、本実施形態の画像処理方法を、フ
ローチャートに基づいて説明する。図５は、本実施形態
の画像処理方法を説明するフローチャートである。以下
のフローチャートにおいて、ステップＳ１〜ステップＳ
８までは、本発明における第１ステップ（予測誤差、誤
差発生制御変数、補正誤差の決定）に相当するものであ
る。また、ステップＳ９〜ステップＳ１０は、本発明に
おける第２ステップ（量子化）に相当するものである。
さらにまた、ステップＳ１１〜ステップＳ１３は、本発
明における第３ステップ（注目画素の後に量子化される
周辺の画素への量子化誤差の割り振り）に相当するもの
である。

【００４８】先ず、ステップＳ１において、注目画素の
入力画像情報値Ａが入力されると、ステップＳ２、ステ
ップＳ３及びステップＳ４において各処理が行われる。
ステップＳ２では、入力画像情報値Ａがそのまま量子化
器５に入力され、量子化値ｃが算出される。そして、ス
テップＳ５に進む。ステップＳ５では、ステップＳ２で
算出された量子化値ｃと、ステップＳ１で入力された入
力画像情報値Ａとがそれぞれ減算器１３に入力され、予
測誤差ｅ（＝Ａ−ｃ）が算出される。そして、ステップ
Ｓ６に進む。

【００４９】また、ステップＳ３では、入力画像情報値
Ａと、誤差バッファ４に蓄積された累積誤差Ｅとがそれ
ぞれ加算器１に入力され、両者の和である誤差補正済み
の入力画像情報Ｂが算出され、ステップＳ９に進む。さ
らに、ステップＳ４では、入力画像情報値Ａが量子化器
５に入力され、量子化された量子化値ｃが量子化閾値間
レベル差検出器１８に入力されることにより、量子化閾
値間レベル差Ｑｓが検出される。そしてステップＳ６に
進む。

【００５０】ステップＳ６では、ステップＳ５で算出さ
れた予測誤差ｅと、ステップＳ４で検出された量子化閾
値間レベル差Ｑｓとがそれぞれ減算器１４に入力され、
両者の差（Ｑｓ−ｅ）が算出される。次のステップＳ７
では、ステップＳ６で算出された差（Ｑｓ−ｅ）と、効
果調整係数ｍとがそれぞれ乗算器１２に入力され、両者
の積であるＩが算出される。そして、次のステップＳ８
で、ステップＳ７で算出されたＩがラッチ１７に蓄積さ
れる。

【００５１】次にステップＳ９に進み、ステップＳ３で
算出された誤差補正済みの入力画像情報値Ｂと、ステッ
プＳ８でラッチ１７に蓄積されたＩとがそれぞれ加算器
１１に入力され、両者の和であるＢ＋Ｉが算出される。
次のステップＳ１０では、ステップＳ９で算出されたＢ
＋Ｉが量子化器５に入力され、量子化出力情報値Ｃが出
力される。

【００５２】さらに、ステップＳ１１では、ステップＳ
３で算出されたＢと、ステップＳ１０で出力された量子
化出力情報値Ｃとがそれぞれ減算器３に入力され、両者
の差である量子化誤差Ｅｑが算出される。そして次のス
テップＳ１２で、周辺画素に対する誤差拡散が行われ
る。すなわち、量子化誤差Ｅｑが乗算器２に入力される
ことにより、量子化誤差Ｅｑに、周辺画素に応じた所定
の誤差拡散係数を乗じて、累積誤差Ｅが算出される。そ
して、ステップＳ１３で、累積誤差Ｅは、誤差バッファ
４に記憶される。

【００５３】続いて、本発明の画像形成装置について説
明する。図６は、本実施形態の画像形成装置１００の概
略を示すブロック図である。画像形成装置１００は、イ
ンクジェットプリンタ等であり、上述の画像処理装置２
０を用いたものである。先ず、入力画像情報値Ａが画像
処理装置２０に入力されると、上述のようにして量子化
出力情報値Ｃが算出される。この量子化出力情報値Ｃ
が、印画ヘッド４０を駆動制御するための印画ヘッド駆
動装置３０に入力される。印画ヘッド駆動装置３０は、
量子化出力情報値Ｃに基づいて印画ヘッド４０を駆動
（インクを吐出）し、画像形成を行う。また、印画紙搬
送装置５０は、画像形成に伴って、印画紙を所定方向に
搬送する。

【００５４】例えば、インクジェットプリンタの場合、
量子化出力情報値Ｃに基づいて印画ヘッド４０のオン／
オフを行い、インクの吐出を制御する。量子化出力情報
値Ｃが多値の場合、例えば、量子化した階調数に応じて
画像のドットを形成することが挙げられる。より具体的
には、量子化値が５値による表現を行う場合に、１回の
インクの吐出で６３の値の画素を表現し、２回のインク
の吐出で１２７の値の画素を表現し、・・４回のインク
の吐出で２５５の値の画素を表現することが挙げられ
る。

【００５５】次に、フローチャートに基づき、画像形成
方法について説明する。図７は、本実施形態の画像形成
方法を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ２
１において、画像形成装置２０に入力画像情報値Ａが入
力されると、次のステップＳ２２で、画像処理装置２０
による画像処理が行われる。ここでの画像処理は、上述
した図５のフローチャートに示したように量子化を行う
ものである。そして、量子化出力情報値Ｃは、印画ヘッ
ド駆動装置３０に送信される。次のステップＳ２３で、
印画ヘッド駆動装置３０は、受信した量子化出力情報値
Ｃに基づいて印画ヘッド４０を駆動する。これにより、
印画紙に画像が形成される。また、印画ヘッド４０によ
る印画とともに、印画紙搬送装置５０により、印画紙の
搬送が行われる。

【００５６】以上、本発明の一実施形態について説明し
たが、本発明は、上述した実施形態に限定されることな
く、例えば以下のような種々の変形が可能である。 （１）実施形態では、 Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝ｍ×ｆ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝ｍ×（Ｑｓ
−（Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）−ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ））） の式に基づき、図１に示すブロック線図を例示した。し
かし、これに限らず、上記の式の右辺を展開れば、 Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）＝ｍ×（Ｑｓ−Ａ（Ｘｎ、Ｙｎ）＋ｃ
（Ｘｎ、Ｙｎ）） となる。よって、この結果に基づき、図８に示す画像処
理装置２０’のように、回路構成（アルゴリズム）を変
形することも可能である。

【００５７】図８の例では、図１と比較すると、減算器
１４の代わりに、加算器１９が設けられている。そし
て、量子化閾値間レベル差Ｑｓは、減算器１３に入力さ
れるように構成されている（図１では、減算器１４に入
力されるように構成されている）。また、量子化された
値ｃ（Ｘｎ、Ｙｎ）は、加算器１９に入力されるように
構成されている（図１では、減算器１３に入力されるよ
うに構成されている）。

【００５８】（２）本実施形態では、Ｉ（Ｘｎ、Ｙｎ）
を算出するに際し、効果調整係数ｍを乗じてＩ（Ｘｎ、
Ｙｎ）を算出した。しかし、これに限らず、いかなる関
数を用いてＩ（Ｘｎ、Ｙｎ）を算出しても良い。あるい
は、所定の変換テーブルを用いて算出するようにしても
良い。

【００５９】（３）画像処理装置２０を適用する装置と
して、画像形成装置１００を例に挙げたが、これに限ら
ず、画像表示装置（ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤ（液
晶）ディスプレイ、又はプラズマディスプレイ等）に用
いることも可能である。

【００６０】

【発明の効果】請求項１〜請求項４の発明によれば、閾
値に近い値がわずかの差をもって漸増連続するグラデー
ションのような入力画像を量子化する場合において、補
正誤差が小さい値であっても、誤差発生制御変数によ
り、量子化後の値が連続することがなくなる。これによ
り、量子化前の階調を滑らかに再現することができる。
したがって、擬似輪郭や開始遅れの発生を防止して、量
子化後の画像品位を向上させることができる。

【００６１】請求項５又は請求項６の発明によれば、グ
ラデーションのような入力画像を量子化して印画する場
合であっても、階調を滑らかに再現した画像を印画する
ことができる。したがって、擬似輪郭や開始遅れの発生
を防止して、印画品位を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像処理装置の一実施形態を示す
ブロック線図である。

【図２】入力画像情報値Ａと、ラッチに蓄積されるＩと
の関係を示すグラフである。

【図３】図１の状態から、スイッチが２側に切り替えら
れた状態を示すブロック線図である。

【図４】入力画像情報値Ｂと、量子化出力情報値Ｃとの
関係を示すグラフである。

【図５】本実施形態の画像処理方法を説明するフローチ
ャートである。

【図６】本実施形態の画像形成装置の概略を示すブロッ
ク図である。

【図７】本実施形態の画像形成方法を示すフローチャー
トである。

【図８】図１の回路構成（アルゴリズム）を変形した例
を示すブロック線図である。

【図９】入力画像情報値と量子化出力情報値との関係を
示す図である。

【図１０】入力画像情報値と量子化誤差との関係を示す
図である。

【図１１】従来の誤差拡散法における一般的な技術を説
明する図である。

【図１２】従来の画像処理装置の一例を示すブロック線
図である。

【符号の説明】

１ 加算器 ２ 乗算器 ３ 減算器 ４ 誤差バッファ ５ 量子化器 １１ 加算器 １２ 乗算器 １３、１４ 減算器 １５、１６ スイッチ １７ ラッチ １８ 量子化閾値間レベル差検出器 １９ 加算器 ２０、２０’ 画像処理装置 ３０ 印画ヘッド駆動装置 ４０ 印画ヘッド ５０ 印画紙搬送装置 １００ 画像形成装置

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像情報を誤差拡散法を用いて量子
   化し、入力画像情報の階調数より少ない階調数の画像情
   報に変換する画像処理装置において、 誤差補正前の注目画素の入力画像情報値を量子化したと
   きの予測誤差を決定する予測誤差決定手段と、 前記予測誤差決定手段で決定された予測誤差と、量子化
   閾値間のレベル差との差の程度を示す誤差発生制御変数
   を決定する制御変数決定手段と、 注目画素を量子化する以前に量子化された１又は複数の
   画素によって発生した量子化誤差のうち、注目画素に割
   り振られた補正誤差を決定する補正誤差決定手段と、 注目画素の入力画像情報値に、前記制御変数決定手段で
   決定された誤差発生制御変数と、前記補正誤差決定手段
   で決定された補正誤差とを加算した値を量子化閾値で量
   子化することにより、注目画素の入力画像情報値の階調
   数より少ない階調数の画像情報値に変換する量子化手段
   と、 注目画素の入力画像情報値に前記補正誤差決定手段で決
   定された補正誤差を加算した値と、前記量子化手段で量
   子化された画像情報値との差である量子化誤差を、注目
   画素の後に量子化される周辺の画素に割り振る誤差拡散
   手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の画像処理装置におい
   て、 前記制御変数決定手段は、量子化閾値間のレベル差と、
   前記予測誤差決定手段で決定された予測誤差との差に、
   ０を超え１未満である所定の係数を乗じた値を誤差発生
   制御変数に決定することを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 入力画像情報を誤差拡散法を用いて量子
   化し、入力画像情報の階調数より少ない階調数の画像情
   報に変換する画像処理方法において、 誤差補正前の注目画素の入力画像情報値を量子化したと
   きの予測誤差を決定し、その予測誤差と量子化閾値間の
   レベル差との差の程度を示す誤差発生制御変数を決定す
   るとともに、注目画素を量子化する以前に量子化された
   １又は複数の画素によって発生した量子化誤差のうち、
   注目画素に割り振られた補正誤差を決定する第１ステッ
   プと、 注目画素の入力画像情報値に、前記第１ステップで決定
   された誤差発生制御変数及び補正誤差を加算した値を量
   子化閾値で量子化することにより、注目画素の入力画像
   情報値の階調数より少ない階調数の画像情報値に変換す
   る第２ステップと、 注目画素の入力画像情報値に、前記第１ステップで決定
   された補正誤差を加算した値と、前記第２ステップで量
   子化された画像情報値との差である量子化誤差を、注目
   画素の後に量子化される周辺の画素に割り振る第３ステ
   ップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の画像処理方法におい
   て、 前記第１ステップは、注目画素の入力画像情報値を量子
   化したときの予測誤差と量子化閾値間のレベル差との差
   に、０を超え１未満である所定の係数を乗じた値を誤差
   発生制御変数に決定することを特徴とする画像処理方
   法。
5. 【請求項５】 請求項１又は請求項２に記載の画像処理
   装置と、 印画を行うための印画ヘッドと、 前記画像処理装置の前記量子化手段で量子化された画像
   情報値に基づいて、前記印画ヘッドの駆動を制御する印
   画ヘッド駆動装置とを備えることを特徴とする画像形成
   装置。
6. 【請求項６】 請求項３又は請求項４に記載の画像処理
   方法と、 前記画像処理方法の前記第２ステップで量子化された画
   像情報値に基づいて印画ヘッドの駆動を制御することに
   より、入力画像の階調数より少ない階調数の画像を形成
   する第４ステップとを含むことを特徴とする画像形成方
   法。