JP2004200799A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】モアレ現象を抑制できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１０は、画像を入力する画像入力手段１１と、画像入力手段１１から入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段１２と、エッジ度抽出手段１２により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、入力画像をＮ値化する誤差拡散手段１３とを有する。また、誤差拡散手段１３は、エッジ度抽出手段１２により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更する。また、誤差拡散手段１３は、エッジ度抽出手段１２により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更する。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関し、特に、誤差拡散法を用いたＮ値化処理の技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、スキャナ等により入力された画像にモアレ現象が現われたり、またそのスキャン画像に中間調処理を行うとモアレ現象が現われるケースは多い。そもそもモアレ現象とは、スキャナなどにより取り込まれた情報をディジタル的な信号に置き換える際、解像方向や階調方向に情報欠落が生じるため、原稿の画像が持つ周波数やサンプリング周波数や中間調処理の周波数などが干渉を起こし、モアレ現象を引き起こしてしまう。
【０００３】
スキャン画像（Ｍ値）に対して単純Ｎ値化（Ｎ＜Ｍ）を行うとモアレ現象の発生が顕著に現われるが、これは単純Ｎ値化により階調方向に対応する濃度情報が欠落されてしまったためである。スキャン画像（Ｍ値）に対して中間調再現する方法に誤差拡散法がある。Ｎ値化に誤差拡散法を用いると、比較的にモアレ現象を抑制することができる。この理由は、誤差拡散法によって画像全体の濃度情報が保存されるためである。しかし、このように誤差拡散法を用いることでモアレ現象の抑制効果がみられる場合もあるが、一般的にモアレ現象を防止することはできなかった。
【０００４】
そこで、特許文献１記載の誤差拡散方法は、スキャン画像データにノイズを付加することで、モアレ現象の低減を狙ったものがある。この特許文献１記載の誤差拡散法は、エッジ検出器にて入力された画像データのエッジを検出し、エッジ検出の結果にしたがって、ノイズレベル決定部にて画像データにノイズを付加して、ノイズ付加画像データを生成し、誤差拡散処理ブロックにて誤差拡散を実施する際に、ノイズ付加画像データにしたがって、誤差拡散を変更して、誤差拡散データを生成し、生成した誤差拡散データから出力画像を生成して、モアレを防止するというものである。
【０００５】
また、他の従来技術として、特許文献２記載の２値化処理法が提案されている。この特許文献２記載の２値化処理方法は、画像を構成する連続した画素毎の濃度データを順次読取り、読取られた濃度データに誤差拡散法を適用することによって、画像から２値化された画像データを得る２値化処理方法において、読取られた画像データに対して誤差拡散処理を施すために用いられる誤差拡散マトリクスの内容を注目画素にしたがって変化させることにより、画像のエッジ付近の粒状性ノイズを抑制するというものである。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−１３６３８８号公報
【特許文献２】
特開平５−３００３７３号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１記載の誤差拡散法は、誤差ノイズを付加することで、画質面において粒状性が著しく低下し、孤立ノイズも現われ、入力画像とは異なる質感を再現してしまうという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２記載の２値化処理方法の処理内容は、画像データが白レベルから黒レベルに変化するとき、特に白レベルから黒レベルに変化する直前に誤差拡散法における誤差伝播マトリックス内容を変化させてエッジ部に余分なドットを打たないようにするというものである。従って、目的はモアレ現象の抑制にかかわるものではなく、処理内容もモアレ現象の抑制に効果は期待できない。
【０００８】
また、スキャン画像（Ｍ値）に対して誤差拡散法を用いてＮ値化する場合、画像全体の濃度情報の保存を実現しているが、モアレ現象が発生してしまうという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は上記問題点を解決するために、モアレ現象を抑制できるとともに、鮮鋭度も保持し孤立点も抑制できる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１記載の画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段と、該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項１記載の発明によれば、エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、入力画像をＮ値化するようにしたので、周期性のあるパターン画像領域、例えば、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分に対して濃度情報の保存傾向を高めることが出来、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００１２】
また、請求項２記載のように、請求項１の画像処理装置において、前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項２記載の発明によれば、誤差拡散マトリックスサイズを小さくするようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより近辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００１３】
また、請求項３記載のように、請求項１又は２記載の画像処理装置において、前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項３記載の発明によれば、注目画素からの距離の短い周辺画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更するようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより周辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００１４】
また、請求項４記載のように、請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記エッジ度抽出手段は、前記入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出することを特徴とする。請求項４記載の発明によれば、入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出して、誤差拡散マトリックスを変更するようにしている。
【００１５】
また、請求項５記載の画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出手段と、該輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項５記載の発明によれば、輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化するようにしたので、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させることが出来る。つまり、注目画素で発生した誤差を注目画素を含む注目クラスタの輪郭部分に拡散させる。これにより、注目クラスタの濃度情報を保存する傾向を高めることが出来、言い換えると局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。ここで、クラスタとは、パターンを構成する塊のことであり、網点型パターンにおいてはドット、万線型パターンにおいてはラインを示す。
【００１７】
また、請求項６記載のように、請求項５記載の画像処理装置において、前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向に高い割合で誤差を拡散させる誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項６記載の発明によれば、輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向に高い割合で誤差を拡散させる誤差拡散マトリックスに変更するようにしたので、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させることが出来る。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００１８】
また、請求項７記載のように、請求項５記載の画像処理装置において、前記輪郭方向抽出手段は、複数の輪郭方向の候補を抽出し、前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により抽出した前記複数の輪郭方向候補を参照して誤差拡散マトリックスを変更することを特徴とする。請求項７記載の発明によれば、誤差拡散手段は、輪郭方向抽出手段が抽出した複数の輪郭方向候補を参照して、誤差拡散マトリックスを変更して、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させるようにしている。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００１９】
また、請求項８記載のように、請求項５から７のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記誤差拡散手段は、処理順序方向を参照して、誤差拡散マトリックスを変更することを特徴とする。請求項８記載の発明によれば、誤差拡散手段は、処理順序方向を参照して、誤差拡散マトリックスを変更して、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させるようにしている。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００２０】
また、請求項９記載のように、請求項５から８のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により、輪郭方向が不明又は輪郭が無いと判断された場合に、所定の誤差拡散マトリックスを使用することを特徴とする。請求項９記載の発明によれば、誤差拡散手段は、輪郭方向抽出手段により輪郭方向が不明又は輪郭が無いと判断された場合に、所定の誤差拡散マトリックスを使用するようにしているので、エッジ部分以外は、所定の誤差拡散マトリックスを使用することにより、滑らかな中間調再現が可能となる。
【００２１】
また、請求項１０記載の画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段と、該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする。
【００２２】
請求項１０記載の発明によれば、エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した伝播係数を用いて、入力画像をＮ値化するようにしたので、入力画像において他領域や他クラスタで生じた誤差が伝播されてきて注目クラスタや注目画素に不要な誤差として計上され処理されることを防ぐことが可能である。つまり、注目している局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００２３】
また、請求項１１記載のように、請求項１０記載の画像処理装置において、前記エッジ度抽出手段は、前記入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出することを特徴とする。請求項１１記載の発明によれば、入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出して、伝播係数を変更するようにしている。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００２４】
また、請求項１２記載の画像処理装置は、請求項１０又は１１記載の画像処理装置において、更に、前記入力画像の所定領域の濃度を抽出する濃度抽出手段を有し、前記誤差拡散手段は、該濃度抽出手段により抽出された所定領域の濃度に基づいて、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更することを特徴とする。請求項１２記載の発明によれば、濃度抽出手段により抽出された所定領域の濃度に基づいて、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播係数を変更するようにして、注目画素とは関係ない他領域からの誤差を低減させるようにしている。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００２５】
また、請求項１３記載のように、請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記Ｎ値化は、２値化であることを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１４記載の画像処理方法は、画像を入力する画像入力段階と、該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出段階と、該エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする。
【００２７】
請求項１４記載の発明によれば、エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、入力画像をＮ値化するようにしたので、周期性のあるパターン画像領域、例えば、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分に対して濃度情報の保存傾向を高めることが出来、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００２８】
また、請求項１５記載のように、請求項１４の画像処理方法において、前記誤差拡散段階は、前記エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項１５記載の発明によれば、誤差拡散マトリックスサイズを小さくするようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより近辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００２９】
また、請求項１６記載のように、請求項１４又は１５記載の画像処理方法において、前記誤差拡散段階は、前記エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項１６記載の発明によれば、注目画素からの距離の短い周辺画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更するようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより周辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００３０】
また、請求項１７記載の画像処理方法は、画像を入力する画像入力段階と、該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出段階と、該輪郭方向抽出段階により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする。
【００３１】
請求項１７記載の発明によれば、輪郭方向抽出段階により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化するようにしたので、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させることが出来る。つまり、注目画素で発生した誤差を注目画素を含む注目クラスタの輪郭部分に拡散させる。これにより、注目クラスタの濃度情報を保存する傾向を高めることが出来、言い換えると局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００３２】
また、請求項１８記載の画像処理方法は、画像を入力する画像入力段階と、該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出段階と、該エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする。
【００３３】
請求項１８記載の発明によれば、エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した伝播係数を用いて、入力画像をＮ値化するようにしたので、入力画像において他領域や他クラスタで生じた誤差が伝播されてきて注目クラスタや注目画素に不要な誤差として計上され処理されることを防ぐことが可能である。つまり、注目している局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００３４】
また、請求項１９記載の画像処理プログラムは、画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、前記入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段、該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させる。
【００３５】
請求項１９記載の発明によれば、エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、入力画像をＮ値化するようにしたので、周期性のあるパターン画像領域、例えば、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分に対して濃度情報の保存傾向を高めることが出来、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００３６】
また、請求項２０記載のように、請求項１９の画像処理プログラムにおいて、前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項２０記載の発明によれば、誤差拡散マトリックスサイズを小さくするようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより近辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００３７】
また、請求項２１記載のように、請求項１９又は２０記載の画像処理プログラムにおいて、前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする。請求項２１記載の発明によれば、注目画素からの距離の短い周辺画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更するようにしたので、誤差拡散をエッジ部分のより周辺に拡散させることができる。これにより、モアレ現象を抑制できる。
【００３８】
また、請求項２２記載の画像処理プログラムは、画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、前記入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出手段、該輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させる。
【００３９】
請求項２２記載の発明によれば、輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化するようにしたので、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、その輪郭方向に誤差を拡散させることが出来る。つまり、注目画素で発生した誤差を注目画素を含む注目クラスタの輪郭部分に拡散させる。これにより、注目クラスタの濃度情報を保存する傾向を高めることが出来、言い換えると局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００４０】
また、請求項２３記載の画像処理プログラムは、画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、前記入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段、該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させる。
【００４１】
請求項２３記載の発明によれば、エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した伝播係数を用いて、入力画像をＮ値化するようにしたので、入力画像において他領域や他クラスタで生じた誤差が伝播されてきて注目クラスタや注目画素に不要な誤差として計上され処理されることを防ぐことが可能である。つまり、注目している局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、モアレ現象を抑制できる。また、粒状性を保持することが可能であり、また鮮鋭度をも保持することが出来、孤立点も抑制できる。
【００４２】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る画像処理装置を説明するための図である。
図１に示すように、画像処理装置１０は、画像入力手段１１と、エッジ度抽出手段１２と、誤差拡散手段１３とを有する。
【００４３】
画像入力手段１１は、スキャンイン画像Ａ１を入力し、入力された入力画像Ｂ１をエッジ度抽出手段１２と、誤差拡散手段１３に出力する。エッジ度抽出手段１２は、画像入力手段１１からの入力画像Ｂ１に対して所定領域のエッジ度を抽出し、抽出した所定領域のエッジ度を誤差拡散手段１３に出力する。ここで所定領域は入力画面における任意の領域のことである。また、エッジ度抽出手段１２は、入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出するようにしてもよい。
【００４４】
誤差拡散手段１３は、エッジ度抽出手段１２が抽出したエッジ度を参照して、画像入力手段１１からの入力画像Ｂ１を誤差拡散法によりＮ値化を行う。なお、誤差拡散手段１３により行われるＮ値化は、２値化であってもよい。また、誤差拡散手段は、エッジ度抽出手段１２により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更するようにしてもよい。また、誤差拡散手段１３は、エッジ度抽出手段１２により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更するようにしてもよい。
【００４５】
次に、エッジ度抽出手段１２について説明する。図２は、エッジ度抽出手段のブロック図である。図２に示すように、エッジ度抽出手段１２は、０°方向エッジ検出部２２と、４５°方向エッジ検出部２３と、９０°方向エッジ検出部２４と、１３５°方向エッジ検出部２５と、判定部２６とを有する。
【００４６】
０°方向エッジ検出部２２と、４５°方向エッジ検出部２３と、９０°方向エッジ検出部２４と、１３５°方向エッジ検出部２５は、画像入力手段１１から入力された入力画像Ｂ１に対して、それぞれの方向のエッジ強度を算出し、判定部２６に算出したエッジ強度の出力値Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２を出力する。各エッジ方向検出部２２、２３、２４、２５は、１次微分値を用いても良いし、２次微分値を用いても良い。各エッジ方向検出部２２、２３、２４、２５のエッジ強度の出力値Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２は、微分値の絶対値を用いる。
【００４７】
判定部２６は、各エッジ方向検出器２２、２３、２４、２５からのエッジ強度の出力値Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２を参照してエッジ強度を判定し、出力値Ｅ２を誤差拡散手段１３へ出力する。ここで、出力値Ｅ２はエッジ強度の判定結果である。
【００４８】
判定部２６におけるエッジ強度の判定は、各エッジ方向検出部の出力値Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２の中から最大値のものをＭ２とし、Ｍ２と閾値Ｔ０と閾値Ｔ１（Ｔ０＞Ｔ１）とを比較して、
・Ｍ２＞Ｔ０ならば、エッジ度＝強Ｅｈとし、
・Ｔ０≧Ｍ２＞Ｔ１ならば、エッジ度＝中Ｅｍとし、
・Ｔ１≧Ｍ２ならば、エッジ度＝弱Ｅｌとし、ＥｈとＥｍとＥｌのいずれかを出力値Ｅ２とする。
【００４９】
なお、Ｍ２は、エッジ方向検出部２２、２３、２４、２５の出力値Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２の和であっても良い。
【００５０】
次に、エッジ度抽出手段の処理について説明する。図３は、エッジ度抽出手段を説明するための図である。図３（ａ）は、エッジ度抽出手段１２への入力画像Ｂ１の例を示している。図３（ｂ）は、入力画像Ｂ１に対して、上記で求めたエッジ検出部２２、２３、２４、２５の出力値の最大値Ｍ２または判定部２６の出力値Ｅ２を画像で表したものである（４方向エッジ検出結果）。また、図３（ｂ）には、０°方向エッジ検出部２２、４５°方向エッジ検出部２３、９０°方向エッジ検出部２４、１３５°方向エッジ検出部２５の検出箇所を示している。図３（ｃ）は、エッジ強度を判定するときの参照範囲の例をあらわしたものであり、破線内部の領域が参照範囲を示している。また、図中アスタリスク＊は、注目画素を示している。なお、所定領域が参照範囲に相当するが、図３には限定されない。
【００５１】
判定部２６は、この参照範囲内のＭ２またはＥ２の和をＷ２とし、Ｗ２と閾値Ｔ１０と閾値Ｔ１１（Ｔ１０＞Ｔ１１）とを比較して、
・Ｗ２＞Ｔ１０ならばエッジ度＝強Ｅｗｈとし、
・Ｔ１０≧Ｗ２＞Ｔ１１ならエッジ度＝中Ｅｗｍとし、
・Ｔ１１≧Ｗ２ならばエッジ度＝弱Ｅｗｌとし、
・ＥｗｈとＥｗｍとＥｗｌのいずれかを出力値Ｅｗ２とする。
【００５２】
また、図３（ｄ）は、エッジの分布度を判定するときの参照範囲の例をあらわしたものである。各破線内部の領域が参照範囲を示している。図３（ｄ）において、アスタリスク＊は、注目画素を示している。各領域α、β、γ、δそれぞれに対して上記のようにエッジ強度Ｅｗ２を求め、求めた値をそれぞれＥｗ２α、Ｅｗ２β、Ｅｗ２γ、Ｅｗ２δとする。
【００５３】
次に、エッジ強度Ｅｗ２αと閾値Ｔ２０と閾値Ｔ２１（Ｔ２０＞Ｔ２１）とを比較して、
・Ｅｗ２α＞Ｔ２０ならばエッジ度＝強Ｅｗ２αＨとし、
・Ｔ２０≧Ｅｗ２α＞Ｔ２１ならエッジ度＝中Ｅｗ２αｍとし、
・Ｔ２１≧Ｅｗ２αならばエッジ度＝弱Ｅｗ２αｌとし、Ｅｗ２αｈとＥｗ２αｍとＥｗ２αｌのいずれかを算出値Ｅｗｗ２αとする。
【００５４】
Ｅｗ２βとＥｗ２γとＥｗ２δに対してもＥｗ２αと同様に算出して、それぞれの算出値をＥｗｗ２β、Ｅｗｗ２γ、Ｅｗｗ２δとする。そして、Ｅｗｗ２αとＥｗｗ２βとＥｗｗ２γとＥｗｗ２δそれぞれを閾値Ｔ３０と閾値Ｔ３１（Ｔ３０＞Ｔ３１）と閾値Ｔ３２を比較して、
・Ｅｗｗ２αとＥｗｗ２βとＥｗｗ２γとＥｗｗ２δの中で閾値Ｔ３２個以上が閾値Ｔ３０以上の場合は、エッジ分布度＝高Ｅｗｗｈとし、
・それ以外で且つ、Ｅｗｗ２αとＥｗｗ２βとＥｗｗ２γとＥｗｗ２δの中で閾値Ｔ３２個以上が閾値Ｔ３１以上の場合は、エッジ分布度＝中Ｅｗｗｍとし、
・それ以外の場合はエッジ分布度＝低Ｅｗｗｌとし、ＥｗｗｈとＥｗｗｍとＥｗｗｌのいずれかをエッジ分布度の出力値Ｅｗｗ２とする。このエッジ分布度の出力値Ｅｗｗ２は後述する誤差拡散マトリックス選択部４３に入力される。
【００５５】
次に、図４及び図５を用いて、誤差拡散手段１３について説明する。図４は、図１の誤差拡散手段を説明するための図である。図４に示すように、誤差拡散手段１３は、誤差拡散Ｎ値化部４２と、誤差拡散マトリックス選択部４３と、誤差拡散マトリックス記憶部４４とを有する。図５は、図４の誤差拡散マトリックス記憶部に格納される誤差拡散マトリックスの例を示す図である。図５において、アスタリスク＊は注目画素を示している。
【００５６】
図５（ａ）はサイズの一番小さい誤差拡散マトリックスを示し、（ｂ）は（ａ）の次にサイズの小さい誤差拡散マトリックスを示し、（ｃ）〜（ｆ）は同じサイズの誤差拡散マトリックスを示している。また、図５（ｄ）、及び（ｅ）は、注目からの距離の短い周辺画素により大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスを示している。
・誤差拡散マトリックス選択部４３は、エッジ度抽出手段１２の判定部２６からの出力値Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）を参照して、誤差拡散マトリックス記憶部４４に記憶されている誤差拡散マトリックスを選択する。
・誤差拡散マトリックス選択部４３は、判定部２６からの出力値Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度強Ｅｈ（またはエッジ度強Ｅｗｈまたはエッジ分布度強Ｅｗｗｈ）である場合には、図５（ａ）の誤差拡散マトリックスのようにサイズの小さい誤差拡散マトリックスまたは図５（ｄ）の誤差拡散マトリックスのように注目画素からの距離の短い周辺画素により大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスを選択し、
・判定部２６からの出力値Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度中Ｅｍ（またはエッジ度中Ｅｗｍまたはエッジ分布度中Ｅｗｗｍ）である場合には、図５（ｂ）の誤差拡散マトリックスまたは図５（ｅ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・判定部２６からの出力値Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度弱Ｅｌ（またはエッジ度弱Ｅｗｌまたはエッジ分布度低Ｅｗｗｌ）である場合には、図５（ｃ）の誤差拡散マトリックスまたは図５（ｆ）の誤差拡散マトリックスを選択する。
【００５７】
このように、誤差拡散マトリックス選択部４３は、抽出エッジ度が強いまたは抽出エッジ分布が高い場合（エッジ度が大きい場合）には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスまたは注目画素からの距離の短い周辺画素により大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更する。誤差拡散Ｎ値化部４２は、誤差拡散マトリックス選択部４３により選択された誤差拡散マトリックスを用いて、入力画像Ｂ１のＮ値化を行う。
【００５８】
次に、本実施の形態に係る画像処理の動作について説明する。図６は、画像処理のフローチャートを示している。ステップ１０１において、画像入力手段１１に画像が入力される。次に、エッジ度抽出処理に入り、ステップ１０２において、エッジ度抽出手段１２の各エッジ検出部２２、２３、２４、２５は、入力画像Ｂ１に対して所定領域のエッジ量を算出する。ステップ１０３において、エッジ度抽出手段１２の判定部２６は、算出されたエッジ量を閾値と比較参照し、そのエッジ度結果を出力する。
【００５９】
次に、誤差拡散処理に入り、ステップ１０４において、誤差拡散手段１３の誤差拡散マトリックス選択部４３は、エッジ度結果を参照して、誤差拡散マトリックスを選択する。ステップ１０５において、誤差拡散手段１３の誤差拡散Ｎ値化部４２は、選択された誤差拡散マトリックスを用いて、入力画像Ｂ１のＮ値化を行う。ステップ１０６において、残りの画素が有るかどうか又は残りの画素領域が有るかどうかを判断し、残りの画素又は残りの画素領域がある場合には、ステップ１０２に進む。一方、残りの画素又は残りの画素領域が無い場合には、処理を終了する。
【００６０】
次に、図１６を用いて、本実施の形態における効果を説明する。図１６は、第１の実施の形態の効果を説明する図である。図１６（ａ）は、（ｂ）（ｃ）で用いる注目画素位置と誤差拡散マトリクスを説明するための図である。アスタリスク＊は注目画素位置を示している。また、破線で囲まれた領域は誤差拡散マトリクスを示している。
【００６１】
図１６（ｂ）は万線クラスタ画像の例を示している。図１６（ｂ）のＸ１に示すように、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分においては、誤差拡散マトリックスサイズを小さくすることで発生誤差をエッジ部分のより近辺に拡散させることができる。つまり、エッジ部分の局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることができるため、モアレ現象を抑制できる。また、図１６（ｂ）のＸ２に示すような従来の大きさの誤差拡散マトリックス（誤差拡散マトリックスサイズ大）は、エッジ部分以外に使用することにより、滑らかな中間調再現が可能となる。
【００６２】
図１６（ｃ）は網点クラスタ画像の例を示している。図１６（ｃ）のＸ３に示すように、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分においては、誤差拡散マトリックスサイズを小さくすることで発生誤差をエッジ部分のより近辺に拡散させることができる。つまり、エッジ部分の局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることができるため、モアレ現象を抑制できる。また、図１６（ｃ）のＸ４に示すような従来の大きさの誤差拡散マトリックス（誤差拡散マトリックスサイズ大）は、エッジ部分以外に使用することにより、滑らかな中間調再現が可能となる。
【００６３】
なお、本実施の形態において、エッジ抽出手段１２と誤差拡散手段１３については一例を示しており、上記例に限るものではない。
【００６４】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。図７は、第２の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。図７に示すように、画像処理装置１１０は、画像入力手段７１と、輪郭方向抽出手段７２と、誤差拡散手段７３とを有する。
【００６５】
画像入力手段７１は、スキャンイン画像Ａ７を入力し、入力画像Ｂ７を輪郭方向検出手段７２と、誤差拡散手段７３に出力する。輪郭方向抽出手段７２は、画像入力手段７１からの入力画像Ｂ７に対して所定領域の輪郭方向を算出し、算出した所定領域の輪郭方向抽出結果を誤差拡散手段７３に出力する。ここで、所定の領域とは、入力画像中の任意の領域のことである。また、輪郭方向抽出手段７２は、複数の輪郭方向の候補を抽出するようにしてもよい。
【００６６】
誤差拡散手段７３は、輪郭方向抽出手段７２からの輪郭方向抽出結果を参照して、画像入力手段７１からの入力画像Ｂ７を誤差拡散法によりＮ値化を行う。誤差拡散手段７３によるＮ値化は２値化であってもよい。また、誤差拡散手段７３は、輪郭方向抽出手段７２により抽出された輪郭方向に高い割合で誤差を拡散させる誤差拡散マトリックスに変更するようにしてもよい。また、誤差拡散手段７３は、輪郭方向抽出手段７２により抽出した複数の輪郭方向候補を参照して誤差拡散マトリックスを変更するようにしてもよい。
【００６７】
次に、図８を用いて、輪郭方向抽出手段７２を説明する。図８（ａ）は、輪郭方向抽出手段のブロック図である。なお、図８（ｂ）は誤差拡散処理方向を示しており、詳細は後述する。
【００６８】
図８（ａ）に示すように、輪郭方向抽出手段７２は、０°方向輪郭検出部８２と、４５°方向輪郭検出部８３と、９０°方向輪郭検出部８４と、１３５°方向輪郭検出部８５と、判定部８６とを有する。０°方向輪郭検出部８２と４５°方向輪郭検出部８３と９０°方向輪郭検出部８４と１３５°方向輪郭検出部８５は、画像入力手段７１からの入力画像Ｂ７に対して、それぞれの方向の輪郭強度を算出する。また、各方向輪郭検出部８２、８３、８４、８５は算出した輪郭強度の出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８を判定部８６に出力する。
【００６９】
各輪郭方向検出部８２、８３、８４、８５は、１次微分値を用いても良いし、２次微分値を用いても良い。各輪郭方向検出器８２、８３、８４、８５のそれぞれの出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８は微分値の絶対値を用いる。判定部８６は、各輪郭検出部８２、８３、８４、８５の出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８を参照して、輪郭方向を判定する。
【００７０】
判定部８６における輪郭方向の判定は、各輪郭検出部８２、８３、８４、８５からの出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８の中から最大値のものをＭ８とする。判定部８６は、最大値Ｍ８と閾値Ｔ４０と比較してＭ８＞Ｔ４０ならば輪郭ありと判定し、且つＭ８に対応する輪郭方向を検出輪郭方向とし、この輪郭方向検出結果Ｅ８を出力する。一方、判定部８６は、Ｍ８≦Ｔ４０ならば輪郭無しと判定し、この輪郭方向検出結果をＥ８として出力する。
【００７１】
つまり、
・判定部８６は、Ｍ８≦Ｔ４０ならば、輪郭方向結果Ｅ８＝Ｄｎｏｎとし、
・Ｍ８＞Ｔ４０かつＭ８＝Ａ８ならば、輪郭方向結果Ｅ８＝Ｄ０とし、
・Ｍ８＞Ｔ４０かつＭ８＝Ｂ８ならば、輪郭方向結果Ｅ８＝Ｄ４５とし、
・Ｍ８＞Ｔ４０かつＭ８＝Ｃ８ならば、輪郭方向結果Ｅ８＝Ｄ９０とし、
・Ｍ８＞Ｔ４０かつＭ８＝Ｄ８ならば、輪郭方向結果Ｅ８＝Ｄ１３５とする。
【００７２】
次に、誤差拡散手段について説明する。図９は、図７の誤差拡散手段の一例を示すブロック図である。図９に示すように、誤差拡散手段７３は、誤差拡散Ｎ値化部９２と、誤差拡散マトリックス選択部９３と、誤差拡散マトリックス記憶部９４とを有する。誤差拡散マトリックス部９３は、判定部８６からの出力値Ｅ８を参照して、誤差拡散マトリックス記憶部９４に記憶されている誤差拡散マトリックスを選択する。
【００７３】
図１０（ａ）〜（ｅ）は、図９の誤差拡散マトリックス記憶部９４に格納される誤差拡散マトリックスの例を示す図である。図１０（ａ）は０°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスの例、（ｂ）は４５°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスの例、（ｃ）は９０°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスの例、（ｄ）は１３５°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスの例、（ｅ）は通常の誤差拡散マトリックスの例である。
・誤差拡散マトリックス選択部９３は、輪郭方向検出結果Ｅ８＝Ｄｎｏｎならば、図１０（ｅ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅ８＝Ｄ０ならば、図１０（ａ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅ８＝Ｄ４５ならば、図１０（ｂ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅ８＝Ｄ９０ならば、図１０（ｃ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅ８＝Ｄ１３５ならば、図１０（ｄ）の誤差拡散マトリックスを選択する。
【００７４】
このように、誤差拡散マトリックス選択部９３は、抽出された輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させるような誤差拡散マトリックスを選択する。誤差拡散Ｎ値化部９２は、誤差拡散マトリックス選択部９３により選択された誤差拡散マトリックスを用いて、Ｎ値化を行う。
【００７５】
次に、上述した図８、図９と、以下に述べる図１０を用いて、輪郭方向抽出手段７２と誤差拡散手段７３の別の例について説明する。まず、図８を用いて、輪郭方向抽出手段７２の別の例を説明する。なお、上述した輪郭方向抽出部７２と構成は同じで、動作のみ異なる。
【００７６】
０°方向輪郭検出部８２と、４５°方向輪郭検出部８３と、９０°方向輪郭検出部８４と、１３５°方向輪郭検出部８５とでそれぞれの方向の輪郭強度を算出する。各輪郭方向検出部８２、８３、８４、８５は、１次微分値を用いても良いし、２次微分値を用いても良い。各輪郭方向検出器８２、８３、８４、８５のそれぞれの出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８は、微分値の絶対値を用いる。
【００７７】
判定部８６は、出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８を参照して、輪郭方向を判定する。判定部８６における輪郭方向の判定は、出力値Ａ８、Ｂ８、Ｃ８、Ｄ８の中で最大値のものと２番目に大きいものをそれぞれＭｆ８、Ｍｓ８とし、Ｍｆ８と閾値Ｔ４０と比較する。判定部８６は、Ｍｆ８≦Ｔ４０ならば輪郭無し（ｎｏｎ）と判定する。一方、判定部８６は、Ｍｆ８＞Ｔ４０ならば輪郭ありと判定する。判定部８６は、輪郭ありと判定した場合は、Ｍｆ８とＭｓ８とそれぞれに対応する輪郭方向と誤差拡散処理方向を参照して、判定を行い、輪郭方向結果をＥｗ８として出力する。すなわち、判定部８６は複数の輪郭方向の候補を抽出する。
【００７８】
誤差拡散処理方向を図８（ｂ）に示す。図８（ｂ）では、ライン処理方向がラインにより異なる例を示している。図８（ｂ）に示すように、入力画像の左から右へ処理する場合をＲ方向とし、右から左へ処理する場合をＬ方向とする。具体的な判定を以下に示す。まず、誤差拡散処理方向がＲ方向の場合においては、
・判定部８６は、Ｍｆ８≦Ｔ４０ならば輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｒｎｏｎとする。
・判定部８６は、Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ａ８ならば、Ｅｗ８＝Ｄｒ０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｂ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｒ４５とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｃ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｒ９０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｄ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｒ１３５とする。
【００７９】
但し、
・判定部８６は、Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ａ８かつＭｓ８＝Ｂ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば、輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ４５とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｂ８かつＭｓ８＝Ｃ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば、輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ９０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｃ８かつＭｓ８＝Ｄ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば、輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ１３５とする。
【００８０】
また、誤差拡散処理方向が複数あり、Ｒ方向とＬ方向がある場合においては、誤差拡散処理方向がＲ方向の場合には上記と同様にする。
誤差拡散処理方向がＬ方向の場合においては、
・判定部８６は、Ｍｆ８≦Ｔ４０ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌｎｏｎとする。
・判定部８６は、Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ａ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｂ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ４５とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｃ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ９０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｄ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ１３５とする。
【００８１】
但し、
・判定部８６は、Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ａ８かつＭｓ８＝Ｄ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ１３５とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｄ８かつＭｓ８＝Ｃ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば、輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ９０とし、
・Ｍｆ８＞Ｔ４０かつＭｆ８＝Ｃ８かつＭｓ８＝Ｂ８かつＭｓ８×ｅ≧Ｍｆ８ならば輪郭方向結果Ｅｗ８＝Ｄｌ４５とする。ここで、ｅは１以上の実数とする。
【００８２】
次に、誤差拡散手段７３の別の例を再度図９、図１０を用いて説明する。図９に示すように、誤差拡散マトリックス選択部９３は、Ｅｗ８信号を参照にし、誤差拡散マトリックス記憶部９４に記憶されている誤差拡散マトリックスを選択する。図１０（ａ）〜（ｅ）は、Ｒ方向に処理する場合に選択される誤差拡散マトリックスの例を示し、図１０（ｆ）〜（ｊ）は、Ｌ方向に処理する場合に選択される誤差拡散マトリックスの例を示している。なお、図１０に示す角度は、各角度の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスを示す。
・誤差拡散マトリックス選択部９３は、輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒｎｏｎならば、図１０（ｅ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ０ならば、図１０（ａ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ４５ならば、図１０（ｂ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ９０ならば、図１０（ｃ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｒ１３５ならば、図１０（ｄ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｌｎｏｎならば、図１０（ｊ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｌ０ならば、図１０（ｆ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｌ４５ならば、図１０（ｇ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｌ９０ならば、図１０（ｈ）の誤差拡散マトリックスを選択し、
・輪郭方向検出結果Ｅｗ８＝Ｄｌ１３５ならば、図１０（ｉ）の誤差拡散マトリックスを選択する。
【００８３】
このように、誤差拡散マトリックス９３は、輪郭方向の候補方向と誤差拡散処理方向を考慮して、誤差拡散マトリックスを選択する。誤差拡散Ｎ値化部９２は、選択された誤差拡散マトリックスを用いて、Ｎ値化を行う。
【００８４】
次に、本実施の形態に係る画像処理について説明する。図１１は、画像処理の一実施形態を示すフローチャートである。ステップ２０１において、画像入力手段７１に画像が入力される。輪郭方向抽出処理に入り、ステップ２０２において、輪郭方向抽出手段７２の各輪郭検出部８２、８３、８４、８５は、入力画像Ｂ７に対して所定領域における各方向の輪郭強度を算出する。ステップ２０３において、輪郭方向抽出手段７２の判定部８６は、算出された各方向の輪郭強度と閾値を参照し、輪郭方向結果Ｅ８（Ｅｗ８）を出力する。
【００８５】
次に、誤差拡散処理に入り、ステップ２０４において、誤差拡散手段７３の誤差拡散マトリックス選択部９３は、輪郭方向結果を参照して、誤差拡散マトリックスを選択する。ステップ２０５において、誤差拡散Ｎ値化部９２は、選択された誤差拡散マトリックスを用いて、入力画像Ｂ１のＮ値化を行う。ステップ２０６において、残りの画素が有るかどうか又は残りの画素領域が有るかどうかを判断し、残りの画素又は残りの画素領域がある場合には、ステップ２０２に進む。一方、残りの画素又は残りの画素領域が無い場合には、処理を終了する。
【００８６】
次に、本実施の形態の効果について説明する。図１７は、第２の実施形態の効果を説明する図である。図１７（ａ）は、（ｂ）（ｃ）で用いる誤差伝播方向とその量を示す矢印を説明するための図である。図１７（ａ）に示すように、矢印の方向は、誤差伝播方向を示している。また、小の矢印は誤差伝播量が小さく、中の矢印は誤差伝播量が中で、大の矢印は誤差伝播量が大きいことを示す。
【００８７】
図１７（ｂ）は、万線クラスタ画像の誤差伝播方向とその量を示している。また、アスタリスク＊は、注目画素位置を示している。また、破線で囲まれた領域は誤差拡散マトリックスを示している。図１７（ｂ）のＸ５に示すように、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、１３５°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスを選択して、入力画像をＮ値化すれば、その輪郭方向（１３５°の方向）に誤差を拡散させることが出来る。つまり、注目画素で発生した誤差を注目画素を含む注目クラスタの輪郭部分に拡散させる。これにより、注目クラスタの濃度情報を保存する傾向を高めることが出来、言い換えると局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。
【００８８】
一方、Ｘ６に示すような所定の誤差拡散マトリックスは、エッジ部分以外に使用することにより、滑らかな中間調再現が可能となる。ここで、所定の誤差拡散マトリックスとは、図１０（ｅ）及び（ｊ）に示すような誤差拡散マトリックス、すなわち、輪郭方向を考慮しない誤差拡散マトリックスのことである。
【００８９】
図１７（ｃ）は、網点クラスタ画像の誤差伝播方向とその量を示している。図１７（ｃ）のＸ７、Ｘ８に示すように、モアレ現象の発生しやすいパターン画像領域のエッジ部分において、Ｘ７では、１３５°の輪郭方向、Ｘ８では４５°の輪郭方向に誤差を大きい割合で伝播させる誤差拡散マトリックスを選択して、入力画像をＮ値化すれば、その輪郭方向（Ｘ７では１３５°の方向、Ｘ８では４５°の方向）に誤差を拡散させることが出来る。つまり、注目画素で発生した誤差を注目画素を含む注目クラスタの輪郭部分に拡散させる。これにより、注目クラスタの濃度情報を保存する傾向を高めることが出来、言い換えると局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。
【００９０】
一方、Ｘ９に示すような所定の誤差拡散マトリックスは、エッジ部分以外に使用することにより、滑らかな中間調再現が可能となる。なお、ここで、所定の誤差拡散マトリックスとは、図１７（ｂ）で説明したのと同様に、図１０（ｅ）及び（ｊ）に示すような誤差拡散マトリックス、すなわち、輪郭方向を考慮しない誤差拡散マトリックスのことである。輪郭方向検出手段７２により輪郭方向が不明又は輪郭が無いと判断された場合に、このような所定の誤差拡散マトリックスを使用する。
【００９１】
なお、輪郭方向抽出手段７２と、誤差拡散手段７３については上記例に限るものではない。
【００９２】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態の画像処理装置は、第１の実施の形態に係る画像処理装置と構成が同じであるため、図１を用いて説明する。図１に示すように、画像処理装置２１０は、画像入力手段１１と、エッジ度抽出手段１２と、誤差拡散手段１２１とを有する。
【００９３】
画像入力手段１１は、スキャンイン画像を入力する。エッジ度抽出手段１２は、入力画像に対して所定領域のエッジ度を算出する。また、エッジ度抽出手段１２は、入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出する。誤差拡散手段１２１は、エッジ度算出結果を参照して入力画像を誤差拡散法によりＮ値化を行う。なお、誤差拡散手段１２１でのＮ値化は２値化であってもよい。エッジ度抽出手段１２については、第１の実施形態で説明したものと同様であるためここでは説明を省略する。
【００９４】
次に、誤差拡散手段１３を図１２、図１３を用いて説明する。図１２は、誤差拡散手段のブロック図である。また、図１３は、伝播率を説明する図であり、（ａ）は誤差拡散マトリクスの例を示し、（ｂ）は伝播率係数を示している。図１２に示すように、誤差拡散手段１２１は、誤差拡散Ｎ値化部１２２と、誤差拡散伝播係数変更部１２３とを有する。
【００９５】
誤差拡散伝播係数変更部１２３は、エッジ部抽出手段１２からのエッジ度検出結果またはエッジ分布度検出結果Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）を参照して、伝播係数を変更する。ここで、伝播係数とは、図１３でｐと示したような、誤差拡散マトリックス係数に乗算する伝播率を決定する係数のことである。誤差拡散伝播係数変更部１２３は、注目画素とは関係のない他領域からの誤差を低減させるために、図１３（ｂ）に示すように、
・エッジ方向検出結果Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度強Ｅｈ（またはエッジ度強Ｅｗｈまたはエッジ分布度強Ｅｗｗｈ）である場合には、伝播係数ｐ＝１．００とし、
・エッジ方向検出結果Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度中Ｅｍ（またはエッジ度中Ｅｗｍまたはエッジ分布度中Ｅｗｗｍ）である場合には、伝播係数ｐ＝０．７５とし、
・エッジ方向検出結果Ｅ２（またはＥｗ２またはＥｗｗ２）がエッジ度弱Ｅｌ（またはエッジ度弱Ｅｗｌまたはエッジ分布度低Ｅｗｗｌ）である場合には、伝播係数ｐ＝０．５０とする。
【００９６】
このように、抽出エッジ度が強いまたは抽出エッジ分布が高い場合には、伝播係数を１．００または１．００に近い数値に変更する。誤差拡散Ｎ値化部１２２は、選択された誤差拡散マトリックスを用いて、入力画像Ｂ１のＮ値化を行う。
【００９７】
次に、図1４を用いて、画像処理装置の別の例を説明する。図１４は、画像処理装置の他の例を示すブロック図である。図１４に示すように、画像処理装置３１０は、画像入力手段１４１と、エッジ度抽出手段１４２と、濃度抽出手段１４４と、誤差拡散手段１４３とを有する。上述した画像処理装置２１０と異なる点は、濃度抽出手段１４４を有する点である。したがって、画像入力手段１４１とエッジ度抽出手段１４２については上記と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９８】
濃度抽出手段1４４は、所定領域の濃度を抽出し、その抽出濃度が予め用意した設定範囲の濃度であるか否かを判定し、設定範囲内であればＤｏｎ、設定範囲外であればＤｏｆｆとし、この結果を誤差拡散手段１４３に出力する。誤差拡散手段１４３は、濃度抽出手段1４４からの入力を参照して誤差拡散処理をする。具体的には、誤差拡散手段１４３は、濃度抽出手段1４４からの入力が設定範囲内の濃度Ｄｏｎである場合には、エッジ度抽出手段１４２の結果に従い伝播係数を変更する。
【００９９】
一方、誤差拡散手段１４３は、濃度抽出手段１４４からの入力が設定範囲外の濃度Ｄｏｆｆであれば誤差拡散手段1４３は、エッジ度抽出手段１４２の結果によらず指定の伝播係数を使用するようにする。このような処理を行うことにより、注目画素とは関係ない他領域からの誤差を低減させることが出来る。つまり、注目している局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。
【０１００】
次に、本実施の形態に係る画像処理について説明する。図１５は、画像処理のフローチャートである。ステップ３０１において、画像入力手段１１に画像が入力される。エッジ度抽出処理に入り、ステップ３０２において、エッジ度検出手段１２は、入力画像Ｂ１に対して、所定領域のエッジ量を算出する。次に、ステップ３０３において、エッジ度抽出手段１２は、算出されたエッジ量を閾値と比較参照し、そのエッジ度結果を誤差拡散手段１２１に出力する。
【０１０１】
次に、誤差拡散処理に入り、ステップ３０４において、誤差拡散伝播係数変更部１２３は、エッジ度結果を参照して、伝播係数を変更する。ステップ３０５において、誤差拡散Ｎ値化部１２２は、変更された伝播係数を用いてＮ値化を行う。ステップ３０６において、残りの画素が有るかどうか又は残りの画素領域が有るかどうかを判断し、残りの画素又は残りの画素領域がある場合には、ステップ３０２に進む。一方、残りの画素又は残りの画素領域が無い場合には、処理を終了する。
【０１０２】
次に、本実施の形態の効果について説明する。図１８は、第３の実施形態の効果を説明する図である。図１８（ａ）は、（ｂ）（ｃ）で用いる誤差伝播方向とその量を示す矢印を説明するための図である。図１８（ａ）のように、矢印の方向は、誤差伝播方向を示している。また、小の矢印は、は誤差伝播量が小さく、中の矢印は誤差伝播量が中で、大の矢印は誤差伝播量が大きいことを示す。
【０１０３】
図１８（ｂ）は、伝播率の制御がない場合の網点クラスタ画像の誤差伝播方向とその量を示している。図１８（ｃ）は、伝播率の制御がある場合の網点クラスタ画像の誤差伝播方向とその量を示している。また、図１８（ｂ）において、アスタリスク＊は、注目画素位置を示している。破線で囲まれた領域は固定（一般形）の誤差拡散マトリックスを示している。
【０１０４】
また、図１８（ｂ）に示すように、矢印Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３は全て同じ大きさ矢印で示されており、伝播量が変わらないことを表している。すなわち、伝播率の制御はないため、注目画素とは関係のない他の領域からの誤差を低減することはできない。図１８（ｃ）に示すように、矢印Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６は距離が遠くなるごとに矢印が小さくなっている。従って、誤差拡散伝播係数変更部１２３は、図１３（ｂ）に示すように、Ｐ＝０．７５、０．５０のような伝播係数に変更して、距離遠くなるごとに伝播量が小さくなるようにしている。本実施の形態によれば、伝播率の制御があるため、注目画素とは関係ない他領域からの誤差を低減させることができる。つまり、注目している局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、よってモアレ現象を抑制できる。
【０１０５】
なお、濃度抽出手段１４４、誤差拡散手段1４３については一例を示しており、上記例に限るものではない。
【０１０６】
上記各実施の形態によれば、誤差拡散法において画像の局所領域における濃度情報の保存を実現することができる。また、入力画像の幾何情報を利用して誤差の拡散を制御することにより、スキャン画像の特徴を考慮した精度の高い濃度情報の保存を実現することができる。更に、画像の他領域から伝播されてきた不要な誤差を制御し、局所領域の濃度情報を保存することができる。
【０１０７】
また、画像処理装置における各処理は、画像処理プログラムによって実行される。画像処理プログラムは、ハードウエアと協働し、ハードウエアと一体となって画像処理を行う。ハードウエアは、図示は省略するが、ＣＰＵと、ＲＯＭやＲＡＭ等の内部記憶装置と、ＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭドライバ等の外部記憶装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、プリンタ等の出力装置と、表示装置とを有するコンピュータその他によって構成される。
【０１０８】
また、画像処理方法は、画像処理プログラムとして、ＦＤ、ＨＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されており、それぞれが対応する外部記憶装置に装着され、実行時に読み出されてＲＡＭにロードされる。なお、画像処理プログラムが記憶される記憶媒体は、ＲＯＭ等の半導体メモリでも良い。
【０１０９】
以上本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【発明の効果】
以上説明した通り、本発明によれば、局所領域の濃度情報の保存度合いを高めることが出来るため、モアレ現象を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図２】図１のエッジ度抽出手段のブロック図である。
【図３】図２のエッジ度抽出手段を説明するための図である。
【図４】図１の誤差拡散手段を説明するための図である。
【図５】図４の誤差拡散マトリックス記憶部に格納される誤差拡散マトリックスの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る画像処理のフローチャートである。
【図７】第２の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図８】図７の輪郭方向抽出手段のブロック図である。
【図９】図７の誤差拡散手段のブロック図である。
【図１０】図９の誤差拡散マトリックス記憶部に格納される誤差拡散マトリックスの一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理のフローチャートである。
【図１２】第３の実施形態に係る誤差拡散手段のブロック図である。
【図１３】伝播率を説明する図である。
【図１４】第３の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図１５】第３の実施形態に係る画像処理のフローチャートである。
【図１６】第１の実施形態の効果を説明する図である。
【図１７】第２の実施形態の効果を説明する図である。
【図１８】第３の実施形態の効果を説明する図である。
【符号の説明】
１０、１１０、２１０、３１０ 画像処理装置
１１、７１、１４１ 画像入力手段
１２、１４２ エッジ度検出手段
１３、７３、１２１、１４３ 誤差拡散手段
２２、２３、２４、２５ エッジ検出部
２６、８６ 判定部
４２、９２、１２２ 誤差拡散Ｎ値化部
４３、９３ 誤差拡散マトリックス選択部
４４、９４ 誤差拡散マトリックス記憶部
７２ 輪郭方向抽出手段
８２、８３、８４、８５ 輪郭検出部
１２３ 誤差拡散伝播係数変更部
１４４ 濃度抽出手段

Claims (23)

1. 画像を入力する画像入力手段と、
   該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段と、
   該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１の画像処理装置。
3. 前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記エッジ度抽出手段は、前記入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 画像を入力する画像入力手段と、
   該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出手段と、
   該輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
6. 前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向に高い割合で誤差を拡散させる誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記輪郭方向抽出手段は、複数の輪郭方向の候補を抽出し、前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により抽出した前記複数の輪郭方向候補を参照して誤差拡散マトリックスを変更することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
8. 前記誤差拡散手段は、処理順序方向を参照して、誤差拡散マトリックスを変更することを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記誤差拡散手段は、前記輪郭方向抽出手段により、輪郭方向が不明又は輪郭が無いと判断された場合に、所定の誤差拡散マトリックスを使用することを特徴とする請求項５から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 画像を入力する画像入力手段と、
    該画像入力手段により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段と、
    該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
11. 前記エッジ度抽出手段は、前記入力画像の所定領域におけるエッジの分布度を抽出することを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
12. 前記画像処理装置は更に、前記入力画像の所定領域の濃度を抽出する濃度抽出手段を有し、
    前記誤差拡散手段は、該濃度抽出手段により抽出された所定領域の濃度に基づいて、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更することを特徴とする請求項１０又は１１記載の画像処理装置。
13. 前記Ｎ値化は、２値化であることを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 画像を入力する画像入力段階と、
    該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出段階と、
    該エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする画像処理方法。
15. 前記誤差拡散段階は、前記エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１４の画像処理方法。
16. 前記誤差拡散段階は、前記エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１４又は１５記載の画像処理方法。
17. 画像を入力する画像入力段階と、
    該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出段階と、
    該輪郭方向抽出段階により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする画像処理方法。
18. 画像を入力する画像入力段階と、
    該画像入力段階により入力された入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出段階と、
    該エッジ度抽出段階により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散段階と、を有することを特徴とする画像処理方法。
19. 画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、
    前記入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段、
    該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させるための画像処理プログラム。
20. 前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、サイズの小さい誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１９の画像処理プログラム。
21. 前記誤差拡散手段は、前記エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度が大きい場合には、注目画素からの距離の短い周辺画素に大きな係数が配置された誤差拡散マトリックスに変更することを特徴とする請求項１９又は２０記載の画像処理プログラム。
22. 画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、
    前記入力画像の所定領域の輪郭方向を抽出する輪郭方向抽出手段、
    該輪郭方向抽出手段により抽出された輪郭方向を参照して誤差拡散マトリックスを変更し、変更した該誤差拡散マトリックスに基づいて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させるための画像処理プログラム。
23. 画像入力手段から入力された入力画像を処理するためにコンピュータを、
    前記入力画像の所定領域のエッジ度を抽出するエッジ度抽出手段、
    該エッジ度抽出手段により抽出されたエッジ度を参照して、誤差拡散マトリックスの係数に乗算する伝播率係数を変更し、変更した該伝播係数を用いて、前記入力画像をＮ値化する誤差拡散手段として機能させるための画像処理プログラム。

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