JP2005064769A - 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】 処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得る。
【解決手段】 画像処理装置は、演算処理部を有している。演算処理部は、誤差拡散法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを量子化して中間画像データに変換し、この中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換するようになっている。中間画像データの階調数は、５より大きくなっている。
【選択図】図１

Description

本発明は、多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

従来、多階調の原画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換する量子化処理の手法として、組織的ディザ法、誤差拡散法などが知られている。このなかでも、誤差拡散法は比較的高い画質を得ることができるため、高画質の画像を得るための用途に用いられることが多く、種々の改良がなされてきた。誤差拡散法の画質的な課題は、ノイズを増幅させずにアルゴリズム特有のテクスチャーをいかに低減させるかである。

例えば、特許文献１では、複数の誤差拡散マトリクスを利用して均一性を確保しようと試みている。具体的には、２つのマトリクスを入力値に応じて切り替え、大きいマトリクスをハイライトやシャドー部で使用しウオームを防ぎ、小さいマトリクスを中域部で使用しノイズを抑えようとする。

特許文献２では、ハイライト及びシャドー領域でより均一な結果を生成するため、出力値に依存するしきい値を用いてしきい値を変更する。具体的には２値化出力が白か黒かで、入力に応じたしきい値変更を周囲画素に対して行い、それを繰り返し伝搬して用いる。その他にも、誤差拡散マトリクスのサイズ、係数を最適化する方法や、処理順序（走査方向）の変更などがおこなわれてきた。これら手法からは一定の効果を得ることはできたが、十分と呼べるような効果を得ることはできなかった。

一方、これらの誤差拡散法やその改良方法、ディザ法などとは異なる量子化処理の手法として、逆相関型のデジタルハーフトーニング法が提案されている（非特許文献１参照）。この方法は、画素毎にドットの出現情報を表す配列（以下、ドット出現パターンとする）、すなわち、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたもの、を設定し、その情報に基づきハーフトーニングする方法であって、注目画素についてのドット出現パターンの内容決定においては、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現パターンを用い、これらドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値（以下、ヒストグラムとする）を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現パターンを決める方法である。

以下、逆相関型のデジタルハーフトーニング法について、具体的な例を挙げて説明する。なお、以下の説明においては、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととする。
図７に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データが入力される前に、予め０〜（ｎ−１）の範囲内から無作為にランダム変数ｒ（ｒは整数）を決定する（ステップＴ１）。なお、「ｎ」は画素値ｇ_i,jの最大値である。画素値ｇ_i,jとは、ｉ行ｊ列目の画素における階調値のことであり、ここでは０〜ｎの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からｉ行ｊ列目の画素に関する画素値ｇ_i,jを取得する（ステップＴ２）。

画素値ｇ_i,jを取得したら、その画素値ｇ_i,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＴ３）。具体的には、始めに画素値ｇ_i,jを下記式（１）に代入してΔを求め、そのΔが図８中左欄のどの範囲に属するかを特定し、特定した範囲に対応するローカルフィルタＰの情報を図８中右欄から特定する。なお、図中、例えば「Δ∈［０，１３／２５５）」は、０≦Δ＜１３／２５５を示している。
Δ＝｜ｇ_i,j−ｎ／２｜／ｎ … （１）

例えば、画素値ｇ_i,jが１２０だとしたら、上記式（１）からΔ＝｜１２０−２５５／２｜／２５５＝７．５／２５５が導き出され、このΔ（＝７．５／２５５）が、図８中左欄の最も上の欄に記載されたΔ∈［０，１３／２５５）に属しているのを特定することができる。そしてΔ∈［０，１３／２５５）が記載された特定済みの欄から、その右隣に配置された欄のＲ（Ｋ１，６，５）をローカルフィルタＰの情報として特定することができる。

次に、特定された情報を便宜的に一般化して「Ｒ（Ｋ，ｌｋ，ε（ｌｋ））」とした場合に、まず「Ｋ」を参照することにより、図９及び図１０に示した６つの基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₆の何れかを選択する。次に、「ｌｋ」を参照することにより、基礎フィルタＫ中の×印の画素、即ちｉ行ｊ列目の画素から、上方向、左方向及び右方向に（ｌｋ−１）画素分の広がりを有するｌｋ行×（２ｌｋ−１）列のサイズのフィルタを生成する。そして、「ｌｋ」及び「ε（ｌｋ）」を参照し、生成されたフィルタ中の１列目から（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目までの各画素には基礎フィルタＫの画素値をそのまま割り当て、かつ（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目より先の列の各画素には０を割り当てることにより、ローカルフィルタＰを生成する。

例えば、ローカルフィルタＰの情報がＲ（Ｋ₆，４，−１）で表されるとしたら、以下のような手順でローカルフィルタＰを生成する。すなわち、Ｒ（Ｋ₆，４，−１）において、基礎フィルタＫに対応するのが「Ｋ₆」であるから、図１０中の３つの基礎フィルタＫ₄〜Ｋ₆のなかから下段に図示された基礎フィルタＫ₆を基礎フィルタＫとして特定する。そしてＲ（Ｋ₆，４，−１）において、ｌｋに対応するのが「４」であり、ε（ｌｋ）に対応するのが「−１」であるから、まず始めに、図１０中下段の基礎フィルタＫ₆中で×印の画素から、上方向、左方向及び右方向に３（＝ｌｋ−１）画素分の広がりを有する４行×７（＝２×４−１）列のサイズのフィルタを生成し、その後、その生成した４行×７列のフィルタにおいて、１列目から５（＝４−（−１））列目までの各画素には基礎フィルタＫ₆の画素値をそのまま割り当て、５列目より先の列の各画素には０を割り当てる。このような手順で生成されたローカルフィルタＰを図１１に示す。

ローカルフィルタＰを生成したら、ｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を算出する（ステップＴ４）。「ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］」というのは、ローカルフィルタＰ中に×印で示される注目画素の周辺の画素の配置位置を（ｘ，ｙ）で表したときに、注目画素周辺の各画素のドット出現パターンＣ_x,y［ｋ］をローカルフィルタＰの（ｘ，ｙ）の位置の値で重み付けし、要素ｋの値毎に加算した合計値である。ただし、「ｋ」は０から（ｎ−１）までの任意の整数値であって、ドット出現パターンＣ_x,y［ｋ］の要素ｋと同義である。また、「ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］」というのは、それぞれ０または１の値をとるＣ_i,j［０］〜Ｃ_i,j［ｎ−１］によって構成される数列である。このドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］は、要素ｋに０から（ｎ−１）の何れかの値を代入したときに「１」となればｉ行ｊ列目の画素にドットを形成することを示し、「０」となればドットを形成しないことを示す。

例えば、図１１に示すローカルフィルタＰを生成した場合に、ローカルフィルタＰ中の各画素の位置（ｘ，ｙ）、ローカルフィルタＰ中の各画素の画素値ｐ_x,yが図１２（ａ）、（ｂ）のように設定されたとしたら、ｉ行ｊ列目の注目画素（図１１，１２中×印の画素）のヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を、下記の式にしたがって要素ｋの値ごとに算出する。
Ｈ_i,j［０］＝Ｃ_x1,y1［０］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［０］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［０］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［０］×ｐ_x4,y3
Ｈ_i,j［１］＝Ｃ_x1,y1［１］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［１］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［１］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［１］×ｐ_x4,y3
Ｈ_i,j［２］＝Ｃ_x1,y1［２］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［２］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［２］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［２］×ｐ_x4,y3
…
…
Ｈ_i,j［ｎ−１］＝Ｃ_x1,y1［ｎ−１］×ｐ_x1,y1＋Ｃ_x1,y2［ｎ−１］×ｐ_x1,y2＋Ｃ_x1,y3［ｎ−１］×ｐ_x1,y3＋ … ＋Ｃ_x4,y3［ｎ−１］×ｐ_x4,y3

次に、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］の要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＴ５）。

例えば、ヒストグラムＨ_i,j［０］〜Ｈ_i,j［ｎ−１］が、Ｈ_i,j［８］＜Ｈ_i,j［３］＜Ｈ_i,j［４］＜Ｈ_i,j［１］＜Ｈ_i,j［５］＜…＜Ｈ_i,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。

要素番号列Ｓ［ｋ］を算出したら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔを０に設定し（ステップＴ６）、要素番号列Ｓ［ｋ］の要素ｋ’に、要素番号列Ｓ［ｋ］中、カウンタ値Ｃｏｕｎｔの値に対応する順番の要素Ｓ［Ｃｏｕｎｔ］の値を代入する（ステップＴ７）。すなわち、上記した要素番号列Ｓ［ｋ］（＝｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝）を例にすると、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが０であるから、ｋ’に８（＝Ｓ［０］）を代入する。

続いて、カウンタ値Ｃｏｕｎｔと画素値（ｇ_i,j−１）との大小関係を比較する（ステップＴ８）。
比較の結果、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが画素値（ｇ_i,j−１）以下であれば、要素ｋ’に対応するドット出現パターンＣ_i,j［ｋ’］を「１」に設定し（ステップＴ９）、大きければ「０」に設定する（ステップＴ１０）。例えば、画素値ｇ_i,jが３で、かつ要素番号列Ｓ［ｋ］が｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝であれば、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］のうち、まず要素Ｃ_i,j［８］を「１」に設定する。

ステップＴ９又はステップＴ１０の処理を終えたら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔに１を加算し（ステップＴ１１）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔ（＝１）と（ｎ−１）との大小関係を比較し（ステップＴ１２）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが（ｎ−１）と同じ値になるまでステップＴ７からステップＴ１１までの処理を繰り返し行うことにより、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］を決定する。これにより、以上のようにして要素Ｃ_i,j［８］，Ｃ_i,j［３］，Ｃ_i,j［４］に「１」が設定される。ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］が決定されたら、ドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］のうち、上記ステップＴ１で決定したランダム変数ｒを要素番号とするＣ_i,j［ｒ］を、ｉ行ｊ列目の画素の出力値ｂ_i,jとして算出する（ステップＴ１３）。なお、出力値ｂ_i,jは上記ステップＴ９又はステップＴ１０の処理からもわかるように「０」又は「１」である。

出力値ｂ_i,jを算出したら、入力された原画像データの全ての画素について出力値ｂを算出したか否かを判断し（ステップＴ１４）、全ての画素の出力値ｂを未だ算出していないと判定したら、未処理の各画素について上記ステップＴ２からステップＴ１３までの処理を繰り返し行う。全ての画素の出力値ｂ、つまり出力用画像データを算出したと判定したら処理を終了する。

以上の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理によれば、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇ_i,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。そのため、逆相関型のデジタルハーフトーニング法は、誤差拡散法に見られる特有のテクスチャーが少ないという特徴を有している。
なお、画像端部に関するドット出現パターンＣ_i,j[ｋ]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ｃ_i,j[ｋ]= １ ( ｒＢＲ < ｎΔ のとき)、 ０ ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| ｇ_i,j − ｎ／２ |／ｎであり、「ｇ_i,j」は注目画素の画素値である。また、「ｒＢＲ」は｛０，１，．．．(ｉｎｔ)(ｎ／２）｝に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
特開平４−３２８５９７号公報 特開平８−１０７５００号公報 ドミトリ・Ａ・グゼフ（Dmitri A. Gusev）、"Aｎti-Correlatioｎ Digital Halftoｎiｎg"、［oｎliｎe］、平成１０年８月、インディアナ大学、［平成１５年、７月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬhttp://www.cs.iｎdiaｎa.edu/cgi-biｎ/techreports/TRＮＮＮ.cgi?trｎum=TR513＞

しかしながら、逆相関型のデジタルハーフトーニング法では、原画像データの階調数に応じてドット出現パターンの数が増えると、誤差拡散法やディザ法に比べ処理に時間を要する。

本発明の課題は、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることが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である。

請求項１記載の発明は、多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換し、
この中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換することを特徴とする。

請求項１記載の発明によれば、多階調画像データの階調数を少なくして中間画像データに変換した後、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化が行われるので、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化の処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、
前記中間画像データの階調数は、５より大きいことを特徴とする。

請求項２記載の発明によれば、中間画像データの階調数が５より大きいので、ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法による量子化において各画素での量子化誤差が小さくなり、ドット分散性が良好となる。従って、中間画像データから生成される出力用画像データのドット分散性も向上するため、よりドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項３記載の発明は、多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換し、
この中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換することを特徴とする。

請求項３記載の発明によれば、多階調画像データの階調数を少なくして中間画像データに変換した後、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化を行うことにより、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化の処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項４記載の発明は、請求項３記載の画像処理方法において、
前記中間画像データの階調数を５より大きくすることを特徴とする。

請求項４記載の発明によれば、中間画像データの階調数が５より大きくすることにより、ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法による量子化において各画素での量子化誤差を小さくし、ドット分散性を良好とすることができる。従って、中間画像データから生成される出力用画像データのドット分散性も向上するため、よりドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項５記載の発明は、画像処理プログラムであって、
多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換する機能と、
この中間画像データを逆相関デジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換する機能とを実現させることを特徴とする。

請求項５記載の発明によれば、多階調画像データの階調数を少なくして中間画像データに変換した後、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化が行われるので、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化の処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記中間画像データの階調数を５より大きくする機能を実現させることを特徴とする。

請求項６記載の発明によれば、中間画像データの階調数が５より大きくなるので、ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法による量子化において各画素での量子化誤差が小さくなり、ドット分散性が良好となる。従って、中間画像データから生成される出力用画像データのドット分散性も向上するため、よりドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項１，３，５記載の発明によれば、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による量子化処理の処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

請求項２，４，６記載の発明によれば、請求項１，３，５記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、よりドット分散性の良好な画像を得ることができる。

以下、本発明の実施の形態について、図を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、本発明に係る画像処理装置について説明する。
図１は、画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置１は、入力される多階調画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部（コンピューター）２を備えている。なお、この画像処理装置１は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを、階調値が０から２５５に変化するデータとする。また、出力用画像データを、階調数が２の画像データとして説明する。

演算処理部２は、互いに接続されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５を備えている。
ＲＯＭ３には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する画像処理、本実施の形態においては誤差拡散処理及び逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を演算処理部２に実行させるためのものである。
ＲＡＭ４には、ＣＰＵ５による作業領域が備えられている。
ＣＰＵ５は、ＲＯＭ３に格納されている画像処理プログラムをＲＡＭ４内の作業領域に展開し、多階調画像データを出力用画像データに変換するようになっている。

次に、本発明に係る画像処理方法について説明する。なお、以下の説明においては、画像処理装置１は、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととするが、所定数の画素からなる行を切り換えた後の処理方向については、再び左から右に向かう方向としても良いし、反転させて右から左に向かう方向としても良いし、左右方向の何れかをランダムに選択することとしても良い。好ましくは、画像処理装置１は、全体として蛇行するような順序で処理を行うべく、１行毎または複数行毎に処理方向を反転させるようになっている。

まず、演算処理部２は、図２（ａ）に示すように、多階調画像データを誤差拡散処理し、階調数ｑの中間画像データに変換する。ここで、誤差拡散処理としては、周知の方法を用いることができる。また、ｑは２＜ｑ＜２５６の整数であり、５より大きい値であることが好ましい。これにより、逆相関型のデジタルハーフトーニング法で処理するデータの入力レベル数、即ち中間画像データのレベル数は２５５からｑに減少することとなる。
中間画像データが生成されたら、演算処理部２は、従来のステップＴ１〜ステップＴ１４と同様に中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、出力用画像データに変換する。

以上のような画像処理方法によれば、多階調画像データを中間画像データに変換して多階調画像データの階調数２５６をｑに減らした後、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行うので、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理の処理時間、より詳細には、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理がなされるデータ量（階調数−１）の分だけヒストグラムＨ_i,j［ｋ］の算出を行うステップＴ４と、ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］の並べ替えを行うステップＴ５と、ｋ’をＳ［Ｃｏｕｎｔ］に置き換え、ｋ’に対応する部分のドット出現パターンＣ_i,j［ｋ’］を「０」または「１」に設定するステップＴ６〜Ｔ１２との処理時間を、ほぼ（ｑ−１）／２５５に短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

また、中間画像データの階調数ｑが５より大きいので、誤差拡散法において各画素での量子化誤差が小さくなり、ドット分散性が良好となる。中間画像データから生成される出力用画像データのドット分散性も向上するため、よりドット分散性の良好な画像を得ることができる。
ここで参考として、上記誤差拡散処理により中間画像データの階調数ｑを３，５，１７，３３，６５とした場合に、上記ステップＴ１〜Ｔ１４の逆相関型のデジタルハーフトーニング処理によって生成される出力用画像データの出力結果を図３（ａ）〜（ｅ）に示す。また、対照として、誤差拡散処理を行わずにステップＴ１〜Ｔ１４を行った場合での出力結果を図３（ｆ）に示す。なお、これらの図では、画像の優劣を分かりやすく表示するため、グラデーション画像として出力結果を示している。
これらの図のうち、図３（ａ）,（ｂ）ではハイライト部、シャドー部付近のドット分散性が悪く、誤差拡散処理のみを行った場合での出力結果（図示せず）に近くなっている。一方、図３（ｃ）〜（ｅ）では、図３（ｆ）と同様にドット分散性が良好となっている。これらの結果から、中間画像データの階調数ｑを５より大きくすることによって出力画像のドット分散性を向上させることができることが分かる。

［第２の実施の形態］
続いて、図２（ｂ），図４を参照しながら本発明に係る画像処理装置１の第２の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本第２の実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、第１の実施の形態と異なり、階調数が（２^m＋１）（ｍは自然数）の出力用画像データを生成するようになっている。なお、本実施の形態においては、ｍ＝１として説明を行う。

次に、第２の実施の形態における画像処理装置１の画像処理方法について説明する。
まず、演算処理部２は、図２（ｂ）に示すように、多階調画像データを誤差拡散処理し、階調数ｑ（ｑは３≦２^m＋１＜ｑ＜２５５の整数）の中間画像データに変換する。
中間画像データが生成されたら、演算処理部２は、この中間画像データを逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理する。なお、逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理とは、量子化レベルが３以上の出力用画像データを生成する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理のことである。

図４は、画像処理装置１の演算処理部２が中間画像データに対して実行する逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。
この図に示すように、まず演算処理部２は、データ変換テーブルを用いて中間画像データを変換する（ステップＳ２０）。このデータ変換テーブルは、例えば図５に示すように、中間画像データを２^m(=1)倍した結果をｑで割った余りを変換データとするものである。

変換データが生成されたら、演算処理部２は、従来のステップＴ１〜Ｔ１４と同様に変換データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、出力値ｂを算出する（ステップＳ２１）。
出力値ｂが算出されたら、演算処理部２は、出力値ｂが「１」と「０」との何れであるかを判定する（ステップＳ２２）。

出力値ｂが「１」のときには、演算処理部２は、中間画像データを参照し（ステップＳ２３）、中間画像データの画素値が（ｑ−１）／２^m以下であれば淡ドットを出力するように、つまりレベル１で記録を行うように出力用画像データを決定する（ステップＳ２４）。一方、中間画像データの画素値が（ｑ−１）／２^mより大きければ濃ドットを出力するように、つまりレベル２で記録を行うように出力用画像データを決定する（ステップＳ２５）。

出力値ｂが「０」のときには、演算処理部２は、中間画像データを参照し（ステップＳ２６）、中間画像データの画素値が（ｑ−１）／２^m以下であればドットの出力を行わないように、つまりレベル０の記録を行うように出力用画像データを決定する（ステップＳ２７）。一方、中間画像データの画素値が（ｑ−１）／２^mより大きければ淡ドットを出力するように出力用画像データを決定する（ステップＳ２４）。これにより、階調数が３の出力用画像データが生成される。

以上の画像処理方法によっても、多階調画像データを中間画像データに変換して多階調画像データの階調数を減らした後、逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理を行うので、上記第１の実施の形態と同様に、処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

［第２の実施の形態の変形例］
次に、上記画像処理装置１の変形例について説明する。
本変形例における画像処理装置１は、図２（ｃ）に示すように、８ビットの多階調画像データを非線形階調変換して１０ビットの画像データとし、次に誤差拡散処理により階調数ｑの中間画像データに変換した後、上記ステップＴ１〜Ｔ１４と同様に中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、階調数２^m＋１（＜ｑ）の出力用画像データに変換するようになっている。

このような場合であっても、階調変換後後の画像データを中間画像データに変換して階調数を減らした後、逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理を行うので、上記第１の実施の形態と同様に、処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

［第３の実施の形態］
続いて、図６を参照しながら本発明に係る画像処理装置１の第３の実施の形態について説明する。
本第３の実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、第１の実施の形態と異なり、多階調画像データをディザ処理などして中間画像データに変換するようになっている。なお、本実施の形態においては、中間画像データの階調数を６４として、つまり中間画像データのビット数を６として説明を行う。また、ディザマトリクスのサイズは２×２とする。

次に、第３の実施の形態における画像処理装置１の画像処理方法について説明する。
まず、演算処理部２は、図６に示すように、各画素に関する多階調画像データを上位６ビットと下位２ビットとのデータにそれぞれ分割し、下位２ビットのデータをディザ処理する。具体的には、演算処理部２は、各画素についての下位２ビットの値とディザマトリックス中の値とを比較し、下位２ビットの値がディザの値以上であれば、その画素についての上位６ビットの値に１を加算するオン信号を生成し、一方、ディザマトリックス中の値未満であれば上位６ビットの値をそのままとするオフ信号を生成する。ここで、下位２ビットの値と比較するディザマトリクスの要素番号は、画素の左右及び上下の各方向における位置を２で割った余りで決めている。なお、図６にディザマトリックスの例を示すが、ディザマトリックスはこれに限定されるものではなく、サイズや値が異なる他のマトリックスを用いても良いし、複数のマトリックスを使い分けることとしても良い。但し、ディザマトリックスのサイズに関しては、縦横とも２のべき数のサイズにすることが好ましい。この場合には、多階調画像データを上位ビットと下位ビットとに容易に分離することができる。

次に、演算処理部２は、ディザ処理によって生成されるオンオフ信号に基づいて上位６ビットに＋１を加算するか、しないかを決定する。その際、演算処理部２は飽和処理付き加算処理を行い、上位６ビットの画像データが最大値(＝６３)の時は加算を行わないようにする。これにより、８ビットの多階調画像データから、６ビットの中間画像データが生成される。

中間画像データが生成されたら、演算処理部２は、従来のステップＴ１〜Ｔ１４と同様に中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニングし、階調数が２の出力用画像データに変換する。

以上の画像処理方法によっても、多階調画像データの階調数を減らして中間画像データに変換した後、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行うので、上記第１の実施の形態と同様に、処理時間を短縮することができる。即ち、処理時間を短縮した上でドット分散性の良好な画像を得ることができる。

なお、上記実施の形態においては、多階調画像データをモノクロ画像データとして説明したが、ＲＧＢやＹＭＣ（Ｋ）等のカラー画像データとしても良い。更に、多階調画像データをカラー画像データとする場合には、２番目以降の色についての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中で計算されるヒストグラムＨ_i,j［ｋ］に対し、先の逆相関型のデジタルハーフトーニング処理によって決定されたドット出現パターンＣ_i,j［ｋ］を所定の重みで加算することが好ましい。このようにすることにより、他色とのドット間で相関を調整し、色むらやざらつき感を低減することができる。

また、多階調画像データを誤差拡散法やディザ法によって量子化して中間画像データに変換することとして説明したが、周知の濃度パターン法によって量子化して中間画像データに変換することとしても良い。

また、ランダム変数ｒを上記ステップＴ１において決定することとして説明したが、０〜（ｎ−１）の範囲内の固定値を予め決定しておくこととしても良いし、全ての画像のドット出現パターンが決定された後にランダム値ｒを決定することとしても良い。
また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際にヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を小さい順に並べることとして説明したが、出現するドット間で分散性を損なわない限りにおいて、他の順番に並べることとしても良い。また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際には、ヒストグラムＨ_i,j［ｋ］を用いる代わりに、注目画素周辺のドットの分布に関する評価関数を設定し、これを用いても良い。このような評価関数は、注目画素の周辺画素についてのドット出現パターンを用いて設定することができる。

また、図９及び図１０に示した６つの基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₆の各画素の画素値は変更可能であり、必ずしも図９及び図１０に示した通りの画素値である必要はない。また、ローカルフィルタＰの生成には、必ずしも図８を用いる必要はない。更に、ローカルフィルタＰは、基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₆から計算しなくても良く、例えば入力画素値に応じたローカルフィルタＰを予め記憶したテーブルを用いることとしても良い。

本発明に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明に係る画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 （ａ）〜（ｅ）は中間画像データの階調数を３，５，１７，３３，６５とした場合に逆相関型のデジタルハーフトーニング処理によって生成される出力用画像データの出力結果を示す図であり、（ｆ）は誤差拡散処理を行わずに逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行った場合の出力用画像データの出力結果を示す図である。 画像処理装置の演算処理部が実行する逆相関型の多値デジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。 データ変換テーブルを示す図である。 第３の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 従来の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理を経時的に示したフローチャートである。 画素値に基づく値ΔとローカルフィルタＰの情報とを対応づけた表である。 基礎フィルタＫ₁〜Ｋ₃を示す図面である。 基礎フィルタＫ₄〜Ｋ₆を示す図面である。 ローカルフィルタＰ（＝Ｒ（Ｋ₆，４，−１）を示す図面である。 ヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］の生成を説明するための図面である。

符号の説明

１ 画像処理装置
２ 演算処理部（コンピューター）

Claims (6)

1. 多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
   前記演算処理部は、
   ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換し、
   この中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記中間画像データの階調数は、５より大きいことを特徴とする画像処理装置。
3. 多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
   ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換し、
   この中間画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換することを特徴とする画像処理方法。
4. 請求項３記載の画像処理方法において、
   前記中間画像データの階調数を５より大きくすることを特徴とする画像処理方法。
5. 多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
   ディザ法、誤差拡散法または濃度パターン法を用いて階調数を減らすことにより、多階調画像データを中間画像データに変換する機能と、
   この中間画像データを逆相関デジタルハーフトーニング法によって量子化して出力用画像データに変換する機能とを実現させるための画像処理プログラム。
6. 請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、
   前記コンピューターに、
   前記中間画像データの階調数を５より大きくする機能を実現させるための画像処理プログラム。

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