JP2009130739A - 画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】多値出力可能な電子写真において生じる再現性の好ましくないドットによる画質劣化問題を解決する画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】多値誤差拡散、または多値平均誤差最小法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置であって、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値化処理を行い、前記注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行う手段と、を備え、前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いる。
【選択図】図4

Description

本発明は、画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体に関し、特に、多値出力可能な電子写真において生じる再現性の好ましくないドットによる画質劣化問題を解決する画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体に関する。
スキャナやディジタルカメラ等の入力装置で読み取った多値画像データをプリンタやディスプレイ等の出力装置に出力する画像入出力システムが存在する。その際に、入力装置で読み取った多値(例えば8ビット精度ならば256階調)の画像データを出力装置が出力可能な階調数の画像データに変換し、擬似的に連続階調を表現する方法として、擬似中間調処理というものが存在する。中でも出力装置がドットのON/OFFのみの2値しか表現できないときには2値化処理が従来から行われている。この2値化処理の中で解像性と階調性に共に優れたものとして誤差拡散法や平均誤差最小法が存在する。誤差拡散法と平均誤差最小法は、誤差の拡散作業をいつ行うかが異なるだけであり、論理的には等価なものである。
しかしながら、誤差拡散法と平均誤差最小では、画素単位での誤差マトリクスの切り替えができるかどうかが異なる。特許文献1に記載のように、誤差拡散法はある画素を量子化した誤差を拡散させるので画素単位で誤差マトリクスを切り替えても、ある画素で参照される量子化誤差の合計は1から変わらないために自由に切り替えることができる。対して平均誤差最小法では周辺画素の量子化誤差を参照するので、画像の量子化している途中で誤差マトリクスを切り替えてしまうと、画素によって参照される量子化誤差の合計は0.95や1.21のように1とならない場合が発生するため、画像全体で濃度保存することができなくなってしまう。
誤差拡散法による量子化を2値だけでなく、3値以上の階調数にも適用した処理が存在する。2値化と同様に、階調性と解像性に優れた処理が可能である。
ところで電子写真プロセスでは、感光体のMTF(Modulation Transfer Function:光学的伝達関数)をはじめ、露光、現像、転写、定着の各プロセスにおいて空間周波数応答が劣化するために、孤立ドットが存在する画像構造を記録信号として入力しても、再現性がばらついて、十分な階調再現ができないという課題がある。特に3値(大小ドット)・4値(大中小ドット)といった多値書き込み可能な電子写真プロセスにおいて、低濃度部から中濃度部で小ドットの孤立ドットの再現性を一定にすることはとても難しい。
また、誤差拡散法はドットが出力したとき、量子化誤差を周辺画素に拡散することにより、濃度に応じてドットが分散する中間調処理である。よって低濃度部から中濃度部では孤立ドットが多く生成されることとなる。また単純3値誤差拡散は小ドットとドットoffで階調表現を行い、小ドットで埋め尽くした後に、小ドットと大ドットで階調表現を行うこととなる。このように再現性が悪い小ドットを多用する方式は電子写真では好ましくない。
電子写真において安定性を求めるならば2値書き込みが好ましいが、2値から3値・4値とすることでテクスチャが改善される。また、2値誤差拡散により生じる1ドットと3値・4値誤差拡散により大ドットは同一であるが、3値・4値誤差拡散の大ドットに小中ドットを隣接させてクラスターを形成させたほうが2値誤差拡散の1ドットよりも孤立していないので安定することがわかってきた。
以上のように、電子写真プロセスにおいて3値・4値等の多値書き込みを行っても再現性が良好となる階調処理が求められてきた。例えば、特許文献2記載のように、閾値にドット集中型のディザノイズを重畳し、誤差拡散により量子化された各ドットが閾値に重畳したドット集中型のディザのように集まるようにする技術が開示されている。
また、特許文献3では、m値の多階調画像の入力データを誤差拡散法によりn値(3≦n<m)に量子化する画像形成方法であって、前記入力データが所定のレベル以上のとき、複数の閾値の間隔を狭くして小ドットの発生確率が低くなるようにする手法が開示されている。
注目画素周辺の量子状態を参照して安定なドットパターンになるか否か判定する技術として、下記のようなものが開示されている。特許文献4には、不安定となる小ドットが主走査方向に隣接する場合は、注目画素位置の出力値を小ドット以外のドットに変更する誤差拡散が開示されている。
特許文献5には、多値誤差拡散において、小ドットは主走査方向においてドットoffにはさまれた状態でしか出力されないように抑制した誤差拡散の手法が開示されている。これによれば、小ドットは主走査方向においてドットoffにはさまれた状態では表現できない濃度の階調では小ドットが出現されなくなるので、中高濃度部では安定した画像となる。
特許文献6では、注目画素近傍の量子状態に応じて閾値を設定することでドットがクラスターを形成しやすくする技術が開示されている。これによれば、2値誤差拡散にて中高濃度部においてドットが集まりやすくなり安定した画像となる。
特許第3240803号公報 特開2001−177722号公報 特許第3480924号公報 特開2000−99718号公報 特開2004−112198号公報 特開2005−198067号公報
上記のように、電子写真プロセスにおいて3値・4値等の多値書き込みを行っても再現性が良好となる階調処理が求められ、様々な技術が提案されているが、特許文献2記載の技術では必ずしも小ドットが生成しないという保障がないため、画像種によっては不安定なドットパターンを生成してしまう不具合がある。特許文献3記載の技術では、高濃度部では小ドットを使用しなくなり、2値誤差拡散と同じ画像が得られ、安定した画像となるが、低濃度部では小ドットを孤立して使用することとなるので好ましくない。特許文献4記載の技術では、不安定となる画素を主走査方向に連続して使用することを抑制できるが、低濃度部では小ドットが孤立しないことを保障していないので、電子写真のようなプロッタを用いた場合には不安定な画像となる可能性がある。特許文献5記載の技術では、低濃度部において小ドットは必ず主走査方向には孤立することとなり、低濃度部から中濃度部において副走査方向に小ドットが隣接した場合のみ安定というように、電子写真には適さないドットパターンを生成することとなる。特許文献6記載の技術では、クラスターを形成することができるが、3値・4値誤差拡散に用いると低濃度部において小ドットでクラスターを形成し、小ドットで埋め尽くした後に中ドットを使用することとなり低濃度部ではとても不安定な画像となる。誤差拡散法や平均誤差最小法においてクラスターを形成し、再現性を良好にした画像においては、クラスターが分散性したほうが好ましい画像となる。
このように、電子写真プロセスにおいて3値・4値等の多値書き込みを行っても再現性が良好となる階調処理が求められている中、従来開示されている技術では、電子写真のようなプロッタを用いた場合や、低濃度部においては適さない場合等が多々あった。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、多値出力可能な電子写真において生じる再現性の好ましくないドットによる画質劣化問題を解決することを目的とする。
上記課題を解決するため、本発明にかかる画像処理装置、画像記録装置、プログラム及び記録媒体では、多誤差拡散において、注目画素近傍の量子データに応じて閾値群を制御し、クラスターを形成しやすい拡散係数マトリクスを使用することで再現性の好ましいクラスターを容易に生成することができ、安定した良好な画質の出力画像結果を出力する。
請求項1記載の発明は、多値誤差拡散、または多値平均誤差最小法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置であって、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値化処理を行う手段と、前記注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行う手段と、を備え、前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いることを特徴とする画像処理装置である。
請求項2記載の発明は、多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置であって、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値化処理を行う手段と、前記注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行う手段と、を備え、前記2値化処理にて大ドットを出力した場合には前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用い、前記2値化処理にてドットoffを出力した場合と、前記N値化処理を行った場合は通常の重み付けマトリクスを用いることを特徴とする画像処理装置である。
請求項3記載の発明は、請求項1記載の画像処理装置において、多値誤差拡散法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項4記載の発明は、請求項2記載の画像処理装置において、多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、前記注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項5記載の発明は、請求項1記載の画像処理装置において、多値誤差拡散法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項6記載の発明は、請求項2記載の画像処理装置において、多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、前記注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項7記載の発明は、請求項2、5、6のいずれか1項記載の画像処理装置において、前記複数ある重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下としたマトリクスであり、他の重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数が正に大きい値であり、注目画素位置から離れるにしたがい係数が小さくなるマトリクスであることを特徴とする。
請求項8記載の発明は、請求項4又は6記載の画像処理装置において、前期注目画素の画像データに応じて得られる可変閾値は中低濃度部ではN−1個の閾値にわかれており、高濃度部になるにつれてN−1個の閾値は近い値となり、高濃度部ではN−1個の閾値は同一の値となることを特徴とする。
請求項9記載の発明は、請求項1から8のいずれか1項記載の画像処理装置が備える各手段の機能を有することを特徴とする画像記録装置である。
請求項10記載の発明は、請求項1から8のいずれか1項記載の画像処理装置が備える各手段が行う処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
請求項11記載の発明は、請求項10記載のプログラムが実行する処理を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明によれば、多値出力可能な電子写真において生じる再現性の好ましくないドットによる画質劣化問題を解決することが出来る。
以下に、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
〔実施形態1〕
図1は、本発明の実施形態に係る画像処理装置を用いた画像入出力システムの全体図である。画像入力装置401、画像処理装置402、画像記録装置403から構成される。なお図1では、処理に応じてそれぞれの装置を独立したものとして示しているが、本発明の範囲はこの限りでなく、画像処理装置402の機能が画像入力装置401中に存在する実施形態や、画像記録装置403中に存在する実施形態等も考え得る。
画像入力装置401はスキャナやディジタルカメラ等の入力デバイスを示し、入力画像について例えば8ビット精度ならば256階調の画像データとして取り込まれる。この多値画像データが本実施形態の画像処理装置402に入力される。
画像処理装置(画像処理部とも称す)402は、画像入力装置401から入力された256階調の画像データに対し、この後段の画像出力装置403で出力可能な階調数に変換する処理を行う。この階調数変換処理では多値誤差拡散や多値平均誤差最小法を用いてもよい。画像処理装置402で量子化した画像データが図2に構成を示すような画像記録装置(画像形成装置、画像出力装置とも称す)403に送られる。
図2において、画像が形成されるべき用紙は、本体トレイ201あるいは手差しトレイ202にセットされ、トレイ201あるいは202から給紙ローラ203にて用紙の搬送が開始される。給紙ローラ203による用紙の搬送に先立って、感光体(感光体ドラム)204が回転し、感光体204の表面は、クリーニングブレード205によってクリーニングされ、次に、帯電ローラ206で一様に帯電される。ここに、レーザー光学系ユニット207から、画像信号に従って変調されたレーザー光が露光され、現像ローラ208で現像されてトナーが付着し、これとタイミングを取って給紙ローラ203から用紙の給紙がなされる。
給紙ローラ203から給紙された用紙は、感光体ドラム204と転写ローラ209とに挟まれて搬送され、これと同時に、用紙にはトナー像が転写される。転写され残った感光体204上のトナーは、再び、クリーニングブレード205で掻き落とされる。クリーニングブレード205の手前には、トナー濃度センサ210が設けられており、トナー濃度センサ210によって感光体204上に形成されたトナー像の濃度を測定することができる。また、トナー像が載った用紙は搬送経路にしたがって、定着ユニット211に搬送され、定着ユニット211においてトナー像は用紙上に定着される。印刷された用紙は、最後に排紙ローラ212を通って、記録面を下にしてページ順に排出される。
ところで、レーザー光学系ユニット207には、ビデオ制御部271、LD駆動回路272が接続されており、ビデオ制御部271では、パソコンやワークステーションからの画像信号などを制御したり、あるいは、内部に保持した評価チャート(テストパターン)信号などを発生させたりするようになっている。
また、現像ローラ208には、バイアス回路によって高圧バイアスがかけられており、バイアス回路において、このバイアスをコントロールすることにより、画像の全体的な濃度を制御したりすることが可能となっている。
図3は図2のレーザー光学系ユニット207(図3では符号1)から射出された光ビームが書き込まれる潜像担持体としての感光体ドラムとの位置関係の一例を示す斜視図である。図3において、11、12はレーザーダイオード(半導体レーザー)、13、14はコリメートレンズ、15は光路合成用光学部材、16は1/4波長板、17、18はビーム整形光学系である。これらの各光学要素11ないし18はレーザー光源部(ビーム光源)Souを構成している。そのレーザー光源部Souから射出された2本の光ビームP1は、コリメートレンズ13、14により平行光束とされて、走査光学系の一部を構成するポリゴンミラー19に導かれ、このポリゴンミラー19の各面20a〜20fにより主走査方向Q1に反射偏向される。
その反射偏向された光ビームはfθ光学系の一部を構成する反射ミラー21、22に導かれ、反射ミラー22により反射偏向された光ビームは、fθ光学系23を通過して斜設反射ミラー24に導かれ、この斜設反射ミラー24により潜像担持体としての感光体ドラム25の表面26に導かれる。感光体ドラム25の表面26はその光ビームP1により主走査方向Q1にリニアーに走査される。この表面26が光ビームP1による被走査面であり、この被走査面に書き込みが行われる。
レーザー光学系ユニット1には、反射ミラー24の長手方向両側(光ビームの主走査方向Q1)に同期センサ27、28が設けられている。同期センサ27は書き込み開始タイミングの決定に用いられ、同期センサ28は書き込み終了タイミングの決定に用いられる。
また、画像記録装置403はインクジェット方式やグラビア印刷などを用いて画像記録(画像形成)する場合等でも本発明にかかる処理方法が適用可能である。
今、図2に示す画像記録装置403が図13に示すようなPWM(Pulse Width Modulation)信号を用いて、パルスDuty(デューティ)を可変することで大ドット・小ドットを再現するものとし、大小ドットの階調値をそれぞれ255・128とする。
図4は、図1に示す画像処理装置402のブロック構成図である。入力端子101は、画像入力装置401より多値画像データが入力される。ここで、2次元の画像データを表わすために、In(x, y) として表わす。xは画像の主走査方向のアドレス、yは副走査方向のアドレスを示す。
次に、この入力データIn(x, y)が加算器102へ入力される。加算器102は入力データ In(x, y) と誤差メモリ106から入力される誤差成分E(x, y)を加算し補正データC(x, y) を計算し、補正データC(x, y)を比較判定部103と減算器105へ出力する。
比較判定部103は、加算器102から入力される補正データC(x, y)と閾値設定部108から入力される閾値群T(x, y)に基づいて下記のように出力値Out(x, y)を決定する。閾値群T(x, y)は、第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)からなる閾値群であり、第1閾値T1(x, y)はドットoffと小ドットの出力判定をする閾値、第2閾値T2(x, y)は小ドットと大ドットの出力判定をする閾値とする。
If( C(x, y) < T1 )
then Out(x, y) = 0
Else If( C(x, y) < T2 )
then Out(x, y) = 128
Else
then Out(x, y) = 255 ・・・・・・(1)
このOut(x, y)が出力端子104から画像記録装置403に対して出力される。
また、出力値Out(x, y)は量子メモリ109と減算器105に入力される。減算器105は補正データC(x, y)と出力値Out(x, y)から次式に示すように減算し、現画素で発生した誤差e(x, y)が算出される。
e(x, y) = C(x, y) - Out(x, y) ・・・・・・(2)
次に誤差拡散部107では予め設定された拡散係数に基づいて、誤差e(x, y)を配分して誤差メモリ106に蓄積されている誤差データE(x, y)に加算していく。ここで例えば拡散係数として図5に示したような係数を用いた場合、誤差拡散部107では下記のような処理を行う。
E(x+1, y) = E(x+1, y) + e(x, y)×(−3)/16
E(x+2, y) = E(x+2, y) + e(x, y)×7/16
E(x−2, y+1) = E(x−2, y+1) + e(x, y)×2/16
E(x−1, y+1) = E(x−1, y+1) + e(x, y)×(−1)/16
E(x, y+1) = E(x, y+1) + e(x, y)×(−3)/16
E(x+1, y+1) = E(x+1, y+1) + e(x, y)×(−1)/16
E(x+2, y+1) = E(x+2, y+1) + e(x, y)×2/16
E(x−2, y+2) = E(x−2, y+2) + e(x, y)×5/16
E(x−1, y+2) = E(x−1, y+2) + e(x, y)×2/16
E(x, y+2) = E(x, y+2) + e(x, y)×3/16
E(x+1, y+2) = E(x+1, y+2) + e(x, y)×2/16
E(x+2, y+2) = E(x+2, y+2) + e(x, y)×1/16 ・・・・・・(3)
また、量子メモリ109は蓄積されている出力値に対し、注目画素周辺の複数の量子状態をまとめた量子群q(x, y)を閾値設定部108へ出力する。ここで、量子メモリ109は画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を量子群q(x, y)として出力するものとする。
閾値設定部108は量子メモリ109から入力される量子群q(x, y)、すなわち画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を用いて下記のように注目画素位置の第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y) からなる閾値群T(x, y)を設定し、閾値群T(x, y)を比較判定部103へ出力する。
If( Out(x−1, y) = 255 )
then T1(x, y) = 64,
T2(x, y) = 127
Else If( Out(x, y−1) = 255 )
then T1(x, y) = 64,
T2(x, y) = 127
Else
then T1(x, y) = 127,
T2(x, y) = 127 ・・・・・・(4)
以上のように図4の構成によって、画像処理部における多値誤差拡散処理が行われる。
次に、上記処理によりなぜ効果があるかを説明する。式(4)に示すように、第1閾値T1(x, y)は注目画素に隣接する画素の出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)によりT1(x, y)=64か127と異なる。注目画素に隣接する2画素において両画素の出力値が大ドットでない場合は第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)は同一の値となり、2値誤差拡散と同様にドットoffか大ドットしか出力しなくなり、孤立した小ドットが出力されることはない。また、注目画素に隣接する2画素において少なくとも一方の出力値が255、すなわち大ドットの場合にのみ第1閾値T1(x, y)は第2閾値T2(x, y)と異なる値となる。
一般的に誤差拡散はドットが出力したとき、量子化誤差を周辺画素に拡散することにより、濃度に応じてドットが分散する。例えば拡散係数として図11に示したような係数を用いた場合、ハイライト部で注目画素位置に大ドットを出力した場合、注目画素位置で発生した誤差e(x, y)は負となり、周辺画素に負の誤差を拡散する。よって周辺画素ではドットが生成されにくくなる。
これに対し、図5に示したような注目画素近傍の係数は負というような係数で誤差拡散した場合、注目画素位置に大ドットを出力した場合、注目画素位置で発生した誤差e(x, y)は負となるが、注目画素近傍の係数は負なので、負と負の積により正の誤差が注目画素近傍に拡散され、周辺画素には負の誤差を拡散する。よって注目画素近傍には負の誤差が拡散されないので小ドットや大ドットが隣接して出力されやすくなりクラスターを形成しやすくなる。そして、このクラスターは確実に大ドットに隣接しているので、ハイライト部で孤立大ドットを出力する場合よりも安定した画像となる。
隣接するドット数を変える、すなわちクラスターサイズを変えることで出力機に応じた安定性を得ることができる。クラスターサイズを大きくしたい場合は図5の係数で注目画素に近い画素の係数を負に大きくするか、または注目画素に近いにある負の係数をもつ画素数を多くすることでクラスターサイズを大きくすることができる。
一般的なプログラムや回路設計において、負の係数の乗算は実行速度の点で好ましくない場合がある。図5のように負の係数を使用しないで、図6のように、注目画素位置に隣接する係数は0としたものでもかまわない。
図6に示したような係数で誤差拡散した場合、注目画素位置に大ドットを出力した場合、注目画素位置で発生した誤差e(x, y)は負となるが、注目画素近傍の係数は0なので、隣接画素には負の誤差は拡散されないので小ドットや大ドットが隣接して出力されやすくなりクラスターを形成しやすくなる。
実施形態1では誤差拡散法で説明したが、平均誤差最小法でも実現することができる。誤差拡散法と平均誤差最小法は、誤差の拡散作業をいつ行うかが異なるだけであり、図4の誤差メモリ106と誤差拡散部107が入れ替わるだけである。平均誤差最小法であれば、図5の係数を図7のように注目画素を中心として点対象とした構成で行えばよい。
本実施形態では3値誤差拡散で説明したが4値誤差拡散でも可能である。4値誤差拡散で使用する3個の閾値を、第1閾値T1(x, y)はドットoffと小ドットの出力判定をする閾値、第2閾値T2(x, y)は小ドットと中ドットの出力判定をする閾値、第3閾値T3(x, y)は中ドットと大ドットの出力判定をする閾値とする。式(7)を以下のように修正すれば、注目画素近傍における出力値でいずれの画素においても大ドットが出力されていない場合は2値誤差拡散となるように3個の閾値を全て同一とし、近傍画素に大ドットが出力されている場合は3個の閾値を異なる値とすればよい。
If( Out(x−1, y) = 255 )
then T1(x, y) = 43,
T2(x, y) = 128,
T3(x, y) = 213
Else If( Out(x, y−1) = 255 )
then T1(x, y) = 43,
T2(x, y) = 128,
T3(x, y) = 213
Else
then T1(x, y) = 127,
T2(x, y) = 127,
T3(x, y) = 127 ・・・・・・(5)
このように注目画素近傍の量子状態を参照して閾値を設定することで小中ドットといった大ドットより小さいドットは大ドット隣接して出力されるようになり、中高濃度部においてテクスチャを改善し、かつ再現性のよい画像を得ることができる。
また、本発明は誤差拡散処理に対するものであったが、同じように平均誤差最小法にも適用できる。
〔実施形態2〕
本発明の第2の実施形態について説明する。図8は本実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。入力端子801は画像入力装置より多値画像データが入力される。ここで、2次元の画像データを表わすために、In(x, y)として表わす。xは画像の主走査方向のアドレス、yは副走査方向のアドレスを示す。
次に、この入力データIn(x, y)が加算器802と可変閾値設定部808へ入力される。加算器802は入力データIn(x, y)と誤差メモリ806から入力される誤差成分E(x, y)を加算し補正データC(x, y)を計算し、補正データC(x, y)を比較判定部803と減算器805へ出力する。
また、入力データIn(x, y)は可変閾値設定部808に入力される。可変閾値設定部808では図9に示すように入力データIn(x, y)に応じて第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)からなる可変閾値群To(x, y)を設定し、閾値設定部809へ出力する。
比較判定部803は、加算器802から入力される補正データC(x, y)と閾値設定部809から入力される閾値群T(x, y)に基づいて上記式(1)のように出力値Out(x, y)を決定する。
このOut(x, y)が出力端子804から画像出力装置403に対して出力される。
また、出力値Out(x, y)は量子メモリ810と減算器805に入力される。減算器805は補正データC(x, y)と出力値Out(x, y)から上記式(2)に示すように減算し、現画素で発生した誤差e(x, y)が算出される。
次に誤差拡散部807では上記式(3)に示すように誤差e(x, y)を配分して誤差メモリ806に蓄積されている誤差データE(x, y)に加算していく。
また、量子メモリ810は蓄積されている出力値に対し、注目画素周辺の複数の量子状態をまとめた量子群q(x, y)を閾値設定部809へ出力する。ここで、量子メモリ810は画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を量子群q(x, y)として出力するものとする。
閾値設定部809は量子メモリ810から入力される量子群q(x, y)、すなわち画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)と可変閾値設定部808から入力される第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)からなる可変閾値群To(x, y)を用いて下記のように、注目画素位置の第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)からなる閾値群T(x, y)を設定し、閾値群T(x, y)を比較判定部803へ出力する。
If( Out(x−1, y) = 255 )
then T1(x, y) = To1(x, y),
T2(x, y) = To2(x, y)
Else If( Out(x, y−1) = 255 )
then T1(x, y) = To1(x, y),
T2(x, y) = To2(x, y)
Else
then T1(x, y) = To2(x, y),
T2(x, y) = To2(x, y) ・・・・・・(6)
以上のように図8の構成によって、画像処理部における多値誤差拡散処理が行われる。
次に、上記処理によりなぜ効果があるかを説明する。図9に示すように、第1可変閾値To1(x, y)は入力データIn(x, y)に応じて異なる値をとる。まず、階調値0のとき第1可変閾値To1(x, y)は64という値であり、階調値191まで入力値があがると共に第1可変閾値To1(x, y)も大きくなり、階調値192以降では第1可変閾値To1(x, y)と同じ127という値となる。また、第2可変閾値To2(x, y)は入力値によらず一定の値となっている。上記式(6)により実施形態2でも実施形態1と同様に注目画素に隣接する2画素において両画素の出力値が大ドットでない場合は第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)は同一の値となり、2値誤差拡散と同様にドットoffか大ドットしか出力しなくなり、孤立した小ドットが出力されることはない。
さらに、式(3)に示すように注目画素近傍の係数は負というような係数で誤差拡散した場合、注目画素位置に大ドットを出力した場合、注目画素位置で発生した誤差e(x, y)は負となるが、注目画素近傍の係数は負なので、負と負の積により正の誤差が注目画素近傍に拡散されるので小ドットまたは大ドットが出力されやすくなり、クラスターを形成しやすくなる。そして、このクラスターは確実に大ドットに隣接しているので、ハイライト部で孤立大ドットを出力する場合よりも安定した画像となる。
また、階調値191近傍では第1可変閾値To1(x, y)は126程度となり、第2可変閾値To2(x, y)との差が僅かしかないため累積誤差によっては小ドットではなく大ドットを出力する場合がある。さらに階調値192以上では第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)は同一の値となるために、2値誤差拡散と同様にドットoffか大ドットしか出力しなくなり、孤立した小ドットが出力されることはない。
実施形態1では低濃度部において2値誤差拡散のように大ドットが離散したドットパターンとなるが、実施形態2では低濃度部においても大ドットに小ドットが隣接しやすくなるため低濃度部の画像再現性が良好となる。また、高濃度部では2値誤差拡散と同様に大ドットとドットoffで階調表現を行い、小ドットを使用することがないので画像再現性が良好となる。対して、実施形態1では高濃度部において大ドットと小ドットの混成により階調表現を行うこととなり、随所に小ドットが大ドットに囲まれるドットパターンが発生する。理論的には大ドットとドットoffによる階調表現よりも、大ドットと小ドットによる階調表現のほうがテクスチャという画質観点からは好ましい。しかしながら、電子写真によっては小ドットを大ドットで囲んだパターンは大ドットで埋め尽くしたパターンと同じように現像されてしまう場合がある。このようなプリンタで出力する場合は実施形態2のような方式が好ましい。
また、高濃度部において2値誤差拡散的に階調表現をするならば図9に示すような可変閾値を用いることなく、ある階調で第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)を異なる/同一にすると切り替えるだけでも可能である。しかしながらこの場合では、切り替える階調値よりも低い階調値においてはドットoff小ドット・大ドットを用いていたものが、それ以後の階調値ではドットoff大ドットとなるためドットゲインが異なりトーンジャンプが発生することとなり、グラデーション画像を出力すると処理を切り替えた階調で擬似輪郭が発生することとなってしまう。対して、図9に示すように第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)を徐々に差をなくしていく場合では、同一と成る階調の直前では第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)の差がほとんどないため小ドットがまれにしか出力されなくなるためトーンジャンプ、すなわち擬似輪郭が発生しにくくなる。
また、本実施形態は誤差拡散処理に対するものであったが、同じように平均誤差最小法にも適用できる。
〔実施形態3〕
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。図10は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。入力端子1001は画像入力装置より多値画像データが入力される。次に、この入力データIn(x, y)が加算器1002へ入力される。加算器1002は入力データIn(x, y)と誤差メモリ1006から入力される誤差成分E(x, y)を加算し補正データC(x, y)を計算し、補正データC(x, y)を比較判定部1003と減算器1005へ出力する。
比較判定部1003は、加算器1002から入力される補正データC(x, y)と閾値設定部1009から入力される閾値群T(x, y)に基づいて式(1)のように出力値Out(x, y)を決定する。閾値群T(x, y)は、第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)からなる閾値群であり、第1閾値T1(x, y)はドットoffと小ドットの出力判定をする閾値、第2閾値T2(x, y)は小ドットと大ドットの出力判定をする閾値とする。
このOut(x, y)が出力端子1004から画像出力装置403に対して出力される。
また、出力値Out(x, y)は量子メモリ1010、誤差拡散係数設定部1008と減算器1005に入力される。減算器1005は補正データC(x, y)と出力値Out(x, y)から式(2)に示すように減算し、現画素で発生した誤差e(x, y)が算出される。
誤差拡散係数設定部1008は比較判定部1003から入力される出力値Out(x, y)を用いて下記式(7)のように、注目画素位置の拡散係数マトリクスM(x, y)を設定し、誤差拡散部1007へ出力する。ここでM1は図5に示す拡散係数マトリクスであり、M2は図11に示す拡散係数マトリクスである。
If( Out(x, y) = 255 )
then M(x, y) = M1
Else
then M(x, y) = M2 ・・・・・・(7)
誤差拡散部1007では誤差拡散係数設定部1008から入力される拡散係数マトリクスM(x, y)に基づいて、誤差e(x, y)を配分して誤差メモリ1006に蓄積されている誤差データE(x, y)に加算していく。ここで拡散係数マトリクスM(x, y)がM1であった場合は式(3)に示す処理を行い、M2であった場合は下記のような処理を行う。
E(x+1, y) = E(x+1, y) + e(x, y)×7/16
E(x−1, y+1) = E(x−1, y+1) + e(x, y)×5/16
E(x, y+1) = E(x, y+1) + e(x, y)×3/16
E(x+1, y+1) = E(x+1, y+1) + e(x, y)×1/16 ・・・・・・(8)
また、量子メモリ1010は蓄積されている出力値に対し、注目画素周辺の複数の量子状態をまとめた量子群q(x, y)を閾値設定部1009へ出力する。ここで、量子メモリ1010は画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を量子群q(x, y)として出力するものとする。
閾値設定部1009は量子メモリ1010から入力される量子群q(x, y)、すなわち画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を用いて式(4)のように、注目画素位置の第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)からなる閾値群T(x, y)を設定し、閾値群T(x, y)を比較判定部1003へ出力する。
以上のように図10の構成によって、画像処理部における多値誤差拡散処理が行われる。次に、上記処理によりなぜ効果があるかを説明する。実施形態3は実施形態1と異なり、誤差拡散係数設定部1008にて注目画素位置の量子状態に応じて拡散係数マトリクスを設定している。図5に示す拡散係数マトリクスを用いればクラスターを形成しやすい。しかしながらクラスターを形成する位置は大ドットが出力された画素に隣接するようになってしまう。このクラスターが入力値に応じて分散していることが好ましいが、図5に示す拡散係数マトリクスはクラスターを形成しやすい拡散係数マトリクスであって、クラスターが分散しやすい拡散係数マトリクスではない。対して図11に示すような注目画素位置に近い係数が正に大きく、周辺になるにしたがい小さい値をとるような通常の誤差拡散で使用されている拡散係数マトリクスはドットが分散するように設計されている。上記式(7)により大ドットを出力していないときは通常の拡散係数マトリクスを使用し、大ドットを出力したときはクラスターを形成しやすい拡散係数マトリクスと使い分けることにより、クラスターの分散性が向上することとなる。
実施形態3は実施形態1や実施形態2と異なり誤差拡散法でのみ使用が可能である。誤差拡散法であれば注目画素位置に発生した誤差をまだ量子化していない周辺画素に誤差を重み付け拡散するので、拡散係数マトリクスの係数の合計が1であるならばどのような拡散係数マトリクスを随時切り替えても画像の濃度を保存することとなるのでかまわない。対して平均誤差最小法であれば注目画素周辺の既に量子化済みの画素から量子化誤差を重み付け参照することとなる。この場合画素単位でランダムに拡散係数マトリクスに相当する重み付け参照マトリクスを切り替えてしまうと画素によっては参照される誤差の合計が1を超えてしまったり、1に満たないことが生じてしまい、画像全体で濃度を保存することを保障できなくなってしまうためである。よって、実施形態3を実行するには誤差拡散法の構成が好ましく、実施形態1や実施形態2よりもクラスターの分散性が良好で、かつ安定した画像を得ることができる。
〔実施形態4〕
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。図12は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。
入力端子1201は画像入力装置より多値画像データが入力される。ここで、2次元の画像データを表わすために、In(x, y)として表わす。xは画像の主走査方向のアドレス、yは副走査方向のアドレスを示す。
次に、この入力データIn(x, y)が加算器1202と可変閾値設定部1209へ入力される。加算器1202は入力データIn(x, y)と誤差メモリ1206から入力される誤差成分E(x, y)を加算し補正データC(x, y)を計算し、補正データC(x, y)を比較判定部1203と減算器1205へ出力する。
また、入力データIn(x, y)は可変閾値設定部1209に入力される。可変閾値設定部1209では図9に示すように入力データIn(x, y)に応じて第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)からなる可変閾値群To(x, y)を設定し、閾値設定部1210へ出力する。
比較判定部1203は、加算器1202から入力される補正データC(x, y)と閾値設定部1210から入力される閾値群T(x, y)に基づいて式(1)のように出力値Out(x, y)を決定する。
このOut(x, y)が出力端子1204から画像記録装置403に対して出力される。また、出力値Out(x, y)は量子メモリ1211、減算器1205と誤差拡散係数設定部1208に入力される。減算器1205は補正データC(x, y)と出力値Out(x, y)から式(2)に示すように減算し、現画素で発生した誤差e(x, y)が算出される。
誤差拡散係数設定部1208は比較判定部1203から入力される出力値Out(x, y)を用いて式(7)のように、注目画素位置の拡散係数マトリクスM(x, y)を設定し、誤差拡散部1207へ出力する。
誤差拡散部1207では誤差拡散係数設定部1208から入力される拡散係数マトリクスM(x, y)に基づいて、誤差e(x, y)を配分して誤差メモリ1206に蓄積されている誤差データE(x, y)に加算していく。ここで拡散係数マトリクスM(x, y)がM1であった場合は式(3)に示す処理を行い、M2であった場合は式(8)に示す処理を行う。
また、量子メモリ1211は蓄積されている出力値に対し、注目画素周辺の複数の量子状態をまとめた量子群q(x, y)を閾値設定部1210へ出力する。ここで、量子メモリ1211は画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)を量子群q(x, y)として出力するものとする。
閾値設定部1210は量子メモリ1211から入力される量子群q(x, y)、すなわち画素(x−1, y)・(x, y−1)の2画素における出力値Out(x−1, y)・Out(x, y−1)と可変閾値設定部1209から入力される第1可変閾値To1(x, y)と第2可変閾値To2(x, y)からなる可変閾値群To(x, y)を用いて式(6)のように、注目画素位置の第1閾値T1(x, y)と第2閾値T2(x, y)からなる閾値群T(x, y)を設定し、閾値群T(x, y)を比較判定部1203へ出力する。
以上のように図12の構成によって、画像処理部における多値誤差拡散処理が行われる。
次に、上記処理によりなぜ効果があるかを説明する。実施形態4は実施形態2と同じように閾値設定を行っている。これにより、実施形態2と同様に高濃度部では2値誤差拡散と同様に大ドットとドットoffで階調表現を行い、小ドットを使用することがないので画像再現性が良好となる。
さらに、実施形態4は実施形態3と同じように注目画素位置の量子状態に応じて拡散係数マトリクスを設定している。これによりクラスターの分散性が向上することとなる。また、実施形態4は実施形態3と同様に誤差拡散法での使用が好ましい。
なお本発明は、複数の機器(例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置(例えば、複写機、ファクシミリ装置など)に適用してもよい。
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(CPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることができる。
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
以上、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態の一例を示すものであり、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、種々変形実施が可能である。
上記実施形態により、本発明によれば、多誤差拡散において、注目画素近傍の量子データに応じて閾値群を制御し、クラスターを形成しやすい拡散係数マトリクスを使用することで再現性の好ましいクラスターを容易に生成することができ、安定した良好な画質の出力画像結果を出力することができる。
また、多値誤差拡散、または多値平均誤差最小法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置において、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値処理を行い、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行い、注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、安定した画像を得ることができる。
また、多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置において、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値処理を行い、注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行い、前記2値化処理にて大ドットを出力した場合には注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用い、前記2値化処理にてドットoffを出力した場合と、前記N値化処理を行った場合は通常の重み付けマトリクスを用いることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、安定した画像と、分散性のよい画像を得ることができる。
また、多値(M値)画像データを、多値誤差拡散法を用いてN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、低濃度部で安定した画像を得ることができる。
また、多値(M値)画像データを、多値誤差拡散を用いてN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、低濃度部から高濃度部まで安定した画像を得ることができる。
また、多値(M値)画像データを、多値誤差拡散法を用いてN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、備えることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、低濃度部で安定し、かつクラスターを分散させた画像を得ることができる。
また、多値(M値)画像データを、多値誤差拡散を用いてN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、備えることで大ドットより小さいドットは大ドットに隣接させて、低濃度部から高濃度部で安定し、かつクラスターを分散させた画像を得ることができる。
また、複数ある重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下としたマトリクスであり、他の重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数が正に大きい値であり、注目画素位置から離れるにしたがい係数が小さくなるマトリクスとすることで、クラスターの分散性を良好にすることができる。
また、注目画素の画像データに応じて得られる可変閾値は中低濃度部ではN−1個の閾値にわかれており、高濃度部になるにつれてN−1個の閾値は近い値となり、高濃度部ではN−1個の閾値は同一の値となることで低濃度部から高濃度部まで安定した画像を得ることができる。
なお、上記実施形態で説明した処理を、CPUが実行するためのプログラムは本発明によるプログラムを構成する。このプログラムを記録する記録媒体としては、半導体記憶部や光学的及び/又は磁気的な記憶部等を用いることができる。このようなプログラム及び記録媒体を、前述した各実施形態とは異なる構成のシステム等で用い、そこのCPUで上記プログラムを実行させることにより、本発明と実質的に同じ効果を得ることができる。
本発明の実施形態に係る画像処理装置を用いた画像入出力システムの全体図である。 本発明の実施形態に係る画像記録装置の概略構成断面図である。 本発明の実施形態に係るレーザー光学系ユニットから射出された光ビームが書き込まれる感光体ドラムとの位置関係の一例を示す斜視図である。 本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る多値誤差拡散処理に用いる拡散係数の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る多値誤差拡散処理に用いる拡散係数の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る多値誤差拡散処理に用いる拡散係数の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る可変閾値設定部で設定される入力値と閾値の関係を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る多値誤差拡散処理に用いる拡散係数の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る画像記録装置が再現するドットを説明するための図である。
符号の説明
401 画像入力装置
402 画像処理装置
403 画像記録装置
11、12 レーザーダイオード(半導体レーザー)
13、14 コリメートレンズ
15 光路合成用光学部材
16 1/4波長板
17、18 ビーム整形光学系
P1 光ビーム
19 ポリゴンミラー
20a〜20f ポリゴンミラー19の各面
Q1 主走査方向
101、801、1001、1201 入力端子
102、802、1002、1202 加算器
106、806、1006、1206 誤差メモリ
103、803、1003、1203 比較判定部
105、805、1005、1205 減算器
108、809、1009、1210 閾値設定部
107、807、1007、1207 誤差拡散部
109、810、1010、1211 量子メモリ
808、1209 可変閾値設定部
104、804、1004、1204 出力端子
1008、1208 誤差拡散係数設定部

Claims (11)

  1. 多値誤差拡散、または多値平均誤差最小法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置であって、
    注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値化処理を行う手段と、
    前記注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行う手段と、を備え、
    前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いることを特徴とする画像処理装置。
  2. 多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化する画像処理装置であって、
    注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されていない場合には2値化処理を行う手段と、
    前記注目画素に隣接する位置に大ドットが出力されている場合にはN値化処理を行う手段と、を備え、
    前記2値化処理にて大ドットを出力した場合には前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用い、
    前記2値化処理にてドットoffを出力した場合と、前記N値化処理を行った場合は通常の重み付けマトリクスを用いることを特徴とする画像処理装置。
  3. 多値誤差拡散法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、
    注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、
    前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、
    前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、
    前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、
    前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  4. 多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、
    注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、
    前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、
    前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、
    前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、
    前記注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下とした重み付けマトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、
    前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。
  5. 多値誤差拡散法を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、
    注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態に応じて閾値を設定する手段と、
    前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、
    前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、
    前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、
    前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  6. 多値誤差拡散を用いて多値(M値)画像データをN値(M>N>2)に量子化し、前記N値の夫々に対応したドットを用いて記録を行う画像処理装置であって、
    注目画素の多値画像データに、周辺の既に量子化済みの画素から重み付け積和された誤差を加えた補正値を出力する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態を記憶する手段と、
    前記注目画素の多値画像データに応じて可変閾値を設定する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態と可変閾値より閾値を設定する手段と、
    前記閾値と前記補正値よりN値画像データを設定する手段と、
    前記N値画像データの生成に伴って発生する誤差を算出する手段と、
    前記注目画素周辺の量子状態とN値画像データに応じて、複数ある重み付けマトリクスから1つのマトリクスを選択する手段と、
    前記マトリクスを用いて注目画素周辺に前記誤差を重み付け拡散する手段と、
    前記重み付け拡散された誤差を記憶する手段と、を備えたことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。
  7. 前記複数ある重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数を0以下としたマトリクスであり、他の重み付けマトリクスの1つは注目画素位置近傍の画素位置における係数が正に大きい値であり、注目画素位置から離れるにしたがい係数が小さくなるマトリクスであることを特徴とする請求項2、5、6のいずれか1項記載の画像処理装置。
  8. 前期注目画素の画像データに応じて得られる可変閾値は中低濃度部ではN−1個の閾値にわかれており、高濃度部になるにつれてN−1個の閾値は近い値となり、高濃度部ではN−1個の閾値は同一の値となることを特徴とする請求項4又は6記載の画像処理装置。
  9. 請求項1から8のいずれか1項記載の画像処理装置が備える各手段の機能を有することを特徴とする画像記録装置。
  10. 請求項1から8のいずれか1項記載の画像処理装置が備える各手段が行う処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  11. 請求項10記載のプログラムが実行する処理を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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JP2012158118A (ja) * 2011-02-01 2012-08-23 Konica Minolta Business Technologies Inc 画像形成装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012010247A (ja) * 2010-06-28 2012-01-12 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP2012158118A (ja) * 2011-02-01 2012-08-23 Konica Minolta Business Technologies Inc 画像形成装置
US8797374B2 (en) 2011-02-01 2014-08-05 Konica Minolta Business Technologies, Inc. Image forming apparatus with a control unit for controlling light intensity of a beam used to scan a photoreceptor

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