JP2010171813A

JP2010171813A - 画像処理装置及びその制御方法

Info

Publication number: JP2010171813A
Application number: JP2009013395A
Authority: JP
Inventors: Naoto Kawamura; 尚登河村
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2009-01-23
Filing date: 2009-01-23
Publication date: 2010-08-05

Abstract

【課題】記録ドットのクラスターサイズを可変ならしめ、かつ、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値の画像出力を得る。
【解決手段】加算器２２、２３は、着目画素データとその着目画素の位置に分配された誤差、乱数ＲＮＤ、及び、調整値を加算し、その加算結果Ｐｘｙをセレクタ３７に供給する。セレクタ３７は、画素データＰｘｙと閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７のいずれか１つに画素データＰｘｙを供給する。中間部処理部２７は、画素データＰｘｙの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記画素データＰｘｙの値とを比較することで、着目画素データの２値化結果Ｑｘｙを決定する。明部処理部２４と暗部処理部２５は、入力したの画素データＰｘｙの値に応じてクラスターサイズと、既２値化結果の探索画素数とを決定し、着目画素データの２値化結果Ｑｘｙを決定する。誤差拡散マトリックス部Ｂ２８は、２値化結果ＱｘｙとＰｘｙの誤差を、未２値化画素位置に分配する。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像データの２値化技術に関するものであり、特に、デジタル複写機や複合機に搭載される印刷部に出力する際の画像２値化技術に関するものである。

従来より、デジタルプリンティング方式として図１（Ａ）に示されるような網点出力によるＡＭ方式によるハーフトーン技術が安定したハーフトーニングとして多く用いられてきた。一方、近年の印刷技術において、ＦＭ方式が用いられるようになりつつある。かかるＦＭ方式は、ＡＭスクリーン方式と比較して、
１．被写体およびスクリーン毎のモアレが生じない。
２．中間調画像のみならず文字・線画に対しても高精細描写が可能。
３．色再現域が拡大する。
４．レジストレーションずれに対して耐性がある。
等の特徴があり、高級オフセット印刷分野で盛んに用いられるようになった。デジタルプリンティングの分野においてもインクジェット方式等のデジタルプリンティングでは、誤差拡散法によるＦＭハーフトーン・スクリーンが多く用いられている。この誤差拡散法は、一般に図１（Ｂ）に示される様なDisperse型と呼ばれる。

しかしながら、かかる誤差拡散法にて電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置に画像出力を行なった場合、十分な階調再現が得られない。この理由は、電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置は、電子写真プロセスの特性により記録画像の高空間周波数特性が低下しているため、高空間周波数の再現に追従できないからである。その原因として、ＯＰＣやアモルファスシリコン等の感光ドラム表面上に電子的に一様帯電された表層を、レーザ等の光ビーム走査により感光ドラムの電荷を除電する露光過程での非線型性や、現像、転写、定着等の電子写真プロセスの複雑さによる。そのため、微小１ドットは記録されにくく、数ドットのクラスター状態になって初めて記録される。

かかる現象を回避するため、電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置においては、記録ドットをクラスター化して記録空間周波数を下げて画像出力を行なう、図１（Ｃ）に示される、いわゆるクラスター型のＦＭハーフトーン方式が必要となる。しかしながら電子写真記録プロセスや、光学スポットサイズの違いにより機種ごとに空間周波数に対する応答特性（MTF特性）が異なり、クラスターサイズを機種ごとに異ならしめる必要がある。

これを実現する方法として、出力信号フィードバックによる誤差拡散法(Error diffusion with output dependent feedback法：以降グリーンノイズ法と呼ぶ)がある。これは誤差拡散法をベースに、既２値化画素データを再び入力画像データに加算し２値化することにより、出力画像のクラスター化が行なわれるもので、ゲイン係数を制御することにより出力クラスターサイズを異ならしめることが可能である。しかしながら、かかるグリーンノイズ法による画像出力は、画像データの全領域に対して、均一（Homogeneous）で、異方性のないクラスタードットが得られる保証は無く、特に明部と暗部においてドットの均一性が崩れ画質劣化が生じ易いという問題が残る。
D.L.au, G.R.Arce and N. C. Gallagher: Digital Halftoning by means of green-noise masks, J. Opt. Soc. Am, Vol.16, No.7/July, 1575-1586(1999). D.L.au and G.R.Arce: Robust Halftoning with Green-Noise, IS&T’s 1999 PICS Conference, 315-320 (1999). D.L.au, G.R.Arce, and N. C. Gallagher: Digital Color Halftoning with Generalized Error Diffusion and Multichannel Green-Noise Masks, IEEE Transaction on Image Processing, Vol.9,No.5, 923-935, May (2000). G.Marcu;"Error diffusion algorithm with output position constraints for homogeneous highlight and shadow dot distribution", Journal of Electronic Imaging, Vol.9(1), pp46-51, (January 2000)

本発明は、記録ドットのクラスターサイズを可変ならしめ、かつ、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値の画像出力を得る技術を提案するものである。

かかる課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出手段と、
前記入力手段で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出手段で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新手段と、
該更新手段による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれに属するかを判定する判定手段と、
該判定手段で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理手段と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理手段、前記暗部処理手段、前記中間部処理手段のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配手段と
を備え、
前記明部処理手段と暗部処理手段は、前記着目画素データの値に応じて、黒ドットあるいは白ドットのクラスターサイズを設定することを特徴とする。

本発明によれば、文字線画や中間調画像が混在する文書画像であっても、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値の画像出力を得ることが可能になる。

以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。

図２は実施形態における複合機（ＭＦＰ）のブロック構成図である。同図では、便宜的に、ＭＦＰ内に基板として配置されるコントローラ３を外部に示している。本装置は、原稿を読取る読取手段としてのスキャナ１、印刷手段としてのプリンタ２を搭載し、これらをコントローラ３が制御するものである。コントローラ３は、ＲＯＭ４、ＲＡＭ５、プログラムメモリを格納したり、画像データのバッファとして機能する記憶手段としてのＨＤＤ６、液晶表示器に代表されるディスプレイ８、キーボード９を備える。更に、コントローラ３は、ネットワークと通信するための通信部１０、画像データの２値化を行ないプリンタ２に、その２値化したデータを出力する画像処理部１１を有する。そして、コントローラ３のＣＰＵ７が、ＨＤＤ６に格納されたプログラムをＲＡＭに読出し、実行することで、上記の各構成要素を制御することになる。なお、実施形態におけるプリンタ２は、モノクロのレーザビームプリンタを採用するものとして説明する。そして、実施形態における印刷対象の多値画像データの各画素は輝度値（もしくは明度値）を示し、８ビット（２５６階調）で表わされているものとして説明する。

図３は主に画像処理部１１の構成を示すブロック構成図である。プリンタ２からの水平・垂直の同期信号１５は、出力ラスター画像のH-Sync,V-Sync信号と画素クロックにより構成される。ＲＡＭ５あるいはＨＤＤ６に記憶されたＣＧ画像データに代表される多値画像データは、画像処理部１１内の画像メモリ１２に転送される。そして、２値化処理部１３がその画像メモリ１２に格納された多値画像データを２値データに変換（２値化）し、２値画像データをレーザ・ドライバ１４に出力する。レーザ・ドライバ１４は、入力した２値画像データに基づき半導体レーザ１５を駆動する。この結果、半導体レーザ１５からはビーム変調された変調ビーム１６が出射させる。かかる変調光ビームは図示されていないが、電子写真記録技術をベースとした記録装置に導かれ、光露光→現像→転写→定着の電子写真プロセスを経て画像出力される。

図４は、実施形態における２値化処理部１３のブロック構成図である。画像メモリ１２に格納された多値画像データ（１画素が８ビット＝２５６階調とする）はラスタースキャン順に１画素単位に読込まれ、この２値化処理部１３に供給される。多値画像データの座標（ｘ，ｙ）の画素が図示のＭｘｙ２０である。この画素データＭｘｙ２０は、不図示の乱数発生回路から供給された乱数データ３４（ＲＮＤ）、および、入力した画素データの位置に分配された誤差データＸｅと加算器２１で加算され、画素データＰ’ｘｙとして加算器２２に供給される。
Ｐ’ｘｙ＝Ｍｘｙ＋Ｘｅ＋ＲＮＤ …（１）
加算器２２は、画素データＰ’ｘｙに、後述するグリーンノイズのゲイン調整値Ｘｈを加算し、その結果を画素データＰｘｙ（更新後の着目画素データ）としてセレクタ２３に供給される。
Ｐｘｙ＝Ｐ’ｘｙ＋Ｘｈ＝Ｍｘｙ＋Ｘｅ＋ＲＮＤ＋Ｘｈ …（２）
セレクタ２３は、入力した画素データＰｘｙの値と閾値Ｔｓ、Ｔｈ（但しＴｓ＜Ｔｈ）とを比較し、以下の条件に基づき、入力した画素データＰｘｙが明部、暗部、中間部のいずれに属するのかを判定する。そして、セレクタ２３は、その判定結果に応じて、入力した画素データＰｘｙを、明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７のいずれかに出力する。

暗部処理部２４、明部処理部２５、及び、中間部処理部２７は、入力した画素データＰｘｙを２値化し、その２値化結果を２値化出力データＱｘｙとして出力する。実施形態では、１画素８ビットしているので、２値化出力データＱｘｙは８ビットの最小値０、最大値２５５のいずれかである。ただし、規格化されているのであれば２値化出力データを１ビットの値０、１で表わしても構わない。

２値化出力データＱｘｙは、レーザドライバ１４に出力されると共に、複数ライン分のバッファメモリを有するグリーンノイズマトリクス部Ｃ２９、及び、減算器３１に供給される。減算器３１は、２値化出力データＱｘｙと画素データＰ’ｘｙとの差分（誤差）を算出し、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８に供給される。

以下、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明する。

誤差拡散マトリクス部Ｂ２８は、複数ライン分のバッファメモリを有し、着目画素データの２値化処理で発生した誤差（＝Ｑｘｙ−Ｐ’ｘｙ）を、着目画素の近傍の複数の未２値化画素位置に分配する。

図５は、着目画素Ｘ６３にて生じた誤差を誤差拡散マトリックスによる誤差配分を示す図である。拡散される画素は未２値化画素（これから２値化を行なう画素分）に対して行なわれる。図５は以下に示されるJarvisの誤差拡散マトリックスを示す。

図６はStuckiの誤差拡散マトリックスを示している。

本実施形態では、このJarvisの誤差拡散マトリックスを用いるものとして説明する。図５の誤差拡散マトリクスによると、１つの画素位置で発生した誤差は、１２個の未２値化画素位置に分配される。これを別な表現で言えば、着目画素位置Ｘ６３の位置には、過去の既２値化済みの１２個の画素位置から分配された誤差が累積加算されていることを意味する。この着目画素Ｘ６３の位置の累積誤差が先に示したＸｅとなって、加算器２１に供給されることになる。

次に、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明する。先に説明したように、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９も複数ライン分のバッファメモリを有する。図７は、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９内のバッファに格納された所定数の既２値化画素データから、着目画素位置におけるデータ取得のマトリックス(グリーンノイズマトリックス)を示している。図示のａ０乃至ａ３は、注目画素Ｘ６３に対し、既２値化画素の参照位置と重み係数値(weighting factor)を示している。重み係数値ａｉ（ｉ＝０，１，２，３）を、０とするとその画素からのデータの取り込みが無いことを表す。実施形態では、Σａｉ＝１となるようにノーマライズされている。

図８（Ａ）、（Ｂ）はグリーンノイズマトリックスの一例を示す。同図（Ａ）は２画素を参照画素としたもので、グリーンノイズＣ２とすると次の通りである。
また、図８（Ｂ）は３画素を参照画素としたもので、グリーンノイズＣ３とすると次の通りである。

本実施形態におけるグリーンノイズはＣ３を採用し、このマトリクス演算を行なうものとして説明する。

図４において、グリーンノイズマトリックスによる取得データ（Ｃ３）は、ゲイン調整器３０にてゲイン係数ｈが乗算され調整値として、加算器２２にて入力データに加算される。すなわち、ゲイン調整器３０は、調整値算出手段として機能することになる。ゲイン調整器３０からの出力は以下の式で表される。
ここでｈはゲイン係数、Ｑ_i,jは既２値化画素の(i,j)における出力画素値を表し、ａ_i.jは図８（Ｂ）の３つの重み係数である。ゲイン係数ｈは、エッジ量検出部３５によって検出されたエッジ量（ＥＤＧＥ信号）の値によって決まる。従って画像の内容によって変動する値となる。詳細は後述する。

以上、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明した。

図９は実施形態における２値化処理部１３の２値化処理（ハーフトーニング）の処理手順を示すフローチャートである（以降、実施形態におけるよるハーフトーニングをVariable Cluster Screen VACSと称することにする)。以下、図９のフローチャートに従い、実施形態における明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７の処理についても説明する。

まず座標（ｘ，ｙ）に位置する画像データＭｘｙを読み出す（ステップＳ４０）。更に、着目画素位置に対する別途計算されたエッジ量を入力し、エッジ量から求まるゲイン係数ｈを算出する。また領域分けの閾値Ｔｓ、Ｔｈを求める(ステップＳ４１）。次に閾値設定部２６が、入力画像データＭｘｙから閾値Ｔを算出する（ステップＳ４２）。画像データに誤差データＸｅや乱数値ＲＮＤを加算（ステップＳ４３）した後、更に、グリーンノイズ値ＧＮが加算し、更新後の画素データＰｘｙを得る（ステップＳＳ４４）。

ここで、画素データＰｘｙ、Ｍｘｙの値が特定の条件を満たす場合の２値化処理を行なう（ステップＳ４５、Ｓ４６）。具体的には、次の通りである。
・Ｍｘｙ＝０の場合、Ｑｘｙ＝０として出力する。
・Ｍｘｙ＝２５５の場合、Ｑｘｙ＝２５５として出力する。

誤差拡散法により誤差を加算された画素データは、画像のレンジ(実施形態では８ビットとしているので、そのレンジは０乃至２５５）を超えてデータを保有する。かかる強制的な操作では、ＣＧ等で作られた白や黒の線を明瞭に出す効果がある。

なお、かかる処理を行なうため、図４では示していないが、明部処理部２４、暗部処理部２５には、Ｐｘｙ、Ｍｘｙが供給される。

引き続きセレクタ２３において、着目画素データＰｘｙがいずれの領域に属するのかの判定が行われる。まず、図１０，図１１に沿って領域分けを説明する。図１０は８ビット連続階調のグレースケールを示す。黒が画像データの０を表し、白が２５５を示す。図１１は明部、中間部、暗部の領域を示す。画像データＰｘｙに対して、暗部は画像データ０から閾値Ｔｓまで、中間部は閾値Ｔｓから閾値Ｔｈまで、明部は閾値Ｔｈから２５５までを示す。すなわち、更新後の着目画素データＰｘｙの値に応じて、明部、中間部、暗部の３領域のいずれに属するのかの判定とその出力先を決定する。
Ｐｘｙ＜Ｔｓのとき、暗部処理部２４にＰｘｙを出力する。
Ｔｓ≦Ｐｘｙ＜Ｔｈのとき、中間部処理部２７にＰｘｙを出力する。
Ｔｈ≦Ｐｘｙのとき、明部処理部２５にＰｘｙを出力する。
ここで、Ｔｓ、Ｔｈは、暗部（シャドー部）、および、明部（ハイライト部）を判定するための閾値である。

そして、明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７がそれぞれの領域で異なった処理を行なう。

先ず、中間部処理部２７を説明する。中間部処理部２７は、図９におけるステップＳ４２にて算出した閾値Ｔ（閾値設定部２６で算出される）と、注目画素データＰｘｙとを比較し、２値化する（ステップＳ４７）。すなわち、
Ｐｘｙ≧Ｔの場合、Ｑｘｙ＝２５５
Ｐｘｙ＜Ｔの場合、Ｑｘｙ＝０
次に、明部処理部２４及び暗部処理部２５を説明する。

図４におけるＱｘｙメモリ３３は、複数ライン分の２値化結果、すなわち、２値画素データを格納するラインバッファで構成される。

図１２は、２値化結果が０の画素を黒、２５５が白とした場合の明部領域の一例を示している。

明部処理部２４は、Ｑｘｙメモリ３３に格納された２値化された画像領域内において、着目画素６３からの最も近傍に位置する黒画素（図示の参照符号６４Ｂ）までの距離ｒを求める。次に求めた距離ｒが、注目画素の画素データＰｘｙから求まる所定距離内にあるか否かを判断する。すなわち注目画素の画像データＰｘｙから求まる所定距離をｒ０、注目画素と最近接の黒画素（値が“０”）との距離をr とした時、以下の条件式で注目画素の２値化出力を決定する。
・ｒ＜ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝２５５
・ｒ≧ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝０
但し、
ｒ＝ｓｑｒｔ｛（ｘ１−ｘ）^2＋（ｙ１−ｙ）^2｝
である。ここで、ｓｑｒｔ（）は平方根を示し、ｘ＾ｙはｘのｙ乗を示す。また、ｘ、ｙは着目画素の座標値を示し、ｘ１、ｙ１は着目画素に最も近い黒画素の座標を示してる。なお、２つの距離の大小判定できれば良いので、必ずしも平方根を求める必要はない。また、ｒ０の決定法の詳細は後述する。

次に、図１３を用いて、暗部処理部２５の処理を説明する。暗部処理部２５は、明部処理部２４とは逆に、Ｑｘｙメモリ３３内の既２値化領域内の白ドット（値が“２５５”の画素）の探索を行なう。

そして、注目画素６３の近傍の既２値化画素で最も近傍に位置する白画素（図示の参照符号６４Ｗ）の注目画素からの距離ｒが、注目画素の画素データから求まる所定距離内にあるか否かを判断し、明部処理の時と同様にして、以下の条件式で２値化出力データＱｘｙを決定する。
ｒ＜ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝０
ｒ≧ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝２５５
明部、暗部の処理は、探索する画素が黒画素（２値化結果が０）か、白画素（２値化結果が２５５）かの違いであるので、以下では、明部における処理を更に詳しく説明する。

明部処理部２４が実行する明部の２値化処理は、着目画素データＰｘｙから最も近い黒画素までの距離ｒと、着目画素データＰｘｙに依存して決定される距離ｒ０との大小判定するものである。これを別な言い方をするのであれば、着目画素データＰｘｙに依存して決定される距離ｒ０の範囲内に、黒画素があるか否かを探索すれば良いことになる。そこで、探索範囲Ｎを着目画素データＰｘｙに従って次式の関数Ｌ（）を用いて決定する（ステップＳ４８）。
Ｎ＝Ｌ（Ｐｘｙ） …（４）
ここで、このＮの値は、物理的には注目画素からの距離を示すが、計算上の簡便さから注目画素を中心位置とし、距離が大きくなる方向の探索ルートを定義する。そして、そのルートに沿って探索すべき画素数（探索画素数）を表わす個数をＮとする（詳細後述）。

そして、ステップＳ４９のドットチェック処理にて、Ｑｘｙメモリ３３を参照し、既に２値化した領域内の画素を最大個数Ｎまで順次探索を行う。そして、ステップＳ５０にて、探索画素数Ｎまでの探索中に、黒画素（暗部の場合には白画素）が存在するか否かを判定する。もし、Ｎ画素までの探索中に、黒画素（暗部の場合には白画素）が存在したと判定した場合には、着目画素の近傍に既に黒画素が存在するわけであるから、注目画素位置には黒画素を打たないようにＱｘｙを“２５５（白画素）”として決定する（ステップＳ５２）。また、Ｎ個の画素の探索において、黒画素が１つも存在しなかったと判定した場合、着目画素の２値化結果Ｑｘｙを“０”（黒画素）として決定する（ステップＳ５１）。そして、ステップＳ５３にて、決定した２値化結果をＱｘｙとして出力する。

この後、ステップＳ５４にて、２値化結果Ｑｘｙと入力画素データＰｘｙとの差分を誤差データＥｒｒｏｒとして計し、その誤差データを通常の誤差拡散法にて近隣の未２値化画素へ配分する（ステップＳ５５）。そして、ステップＳ５６にて、この処理を全画素について行なったと判断するまで繰り返す。

上記は明部の処理であったが、暗部の処理は探索する対象が白画素となる点で異なるだけであり、且つ、既に説明した事項から容易に理解できるであろうから、その説明は省略する。

ここで、先に示した式（４）の関数Ｌ（）を図１４を用いて説明する。

実施形態では画像データの各画素は輝度データとしている。ここで暗部処理について考えると、全領域が全黒(輝度＝０)の状態から、累積誤差の加算結果が有る値になったら白ドットを打つとする。入力画素データ値Ｐｘｙに対して、近傍の画素の値も画素データＰｘｙと同じ値であると想定し、Ｎ₀個の画素数に対して、１個の白ドットが打たれるとすると、
Ｎ₀＝２５５／Ｐｘｙ …（５）
なる関係があると考えてよい。もしＰｘｙが０乃至１に規格化された実数値を用いるならば、式（５）は
Ｎ₀＝１／Ｐｘｙ …（５’）
と記述しても良い。

また、式（４）を、
Ｐｘｙ≠０の場合：
If Int(２５５／Ｐｘｙ)＞Ｎｍａｘ then Ｎ₀＝Ｎｍａｘ
Else Ｎ₀＝Int(２５５／Ｐｘｙ）
として決定する。そして、
Ｐｘｙ＝０の場合：
Ｎ₀＝Ｎｍａｘ …（６）
としても良い。
なお、Int( )は整数化関数（小数点以下切り捨て）を意味する。

図１４におけるカーブ７０ａは式（６）をプロットしたもので、０≦Ｐｘｙ＜Ｔｓの領域において単調減少する。同様に、ハイライト側では、Ｔｈ＜Ｐｘｙ≦２５５において対称なカーブを関数で与えることが出来る。

かかる関数は、ハイライトおよびシャドー部におけるドットの分散密度を表す。従ってＰｘｙに対し大きなＮ₀値はより大きな１ドットの占有面積を与える。従ってこの関数を変化することによりハイライトおよびシャドー部の階調特性をコントロールすることが出来る。

図１５は画素データＰｘｙに対するＮ₀の値を非線形な任意の曲線を与えるためにルックアップテーブルで表したものである。０≦Ｐｘｙ≦２５５においてテーブルメモリに各値を格納することによりＮ₀値を簡単に取得することができる。

図１６は暗部処理におけるドットチェック（DotCheck1）の処理を示し、図１７は明部処理におけるドットチェック（DotCheck2)を示している。

探索個数Ｎ₀が与えられると、注目画素を中心に既２値化画素を中心から外側へ探索を行う。探索目的は明部で黒ドットの存在、暗部で白ドットの存在を見出すことである。

ここでは、図１６の暗部処理について説明する。このフローでは探索個数Ｎ₀内に、目的とするドットが存在すればＱ１＝１を、無ければＱ１＝０を返す処理である。処理が開始されると、初期値としてＱ１に“０”をセットする。そして、ｉ＝１からＮまで探索するが、ｉ番目の探索ドット位置はテーブルから算出される。すなわち着目画素に対する相対座標値（X1,Y1）は、ｉ番目のｘ座標が記憶されたメモリSearchX(i) と、ｙ座標が記憶されたメモリSearchY(i) とから、
X1=SearchX(i)
Y1=SearchY(i)
で与えられる（ステップＳ６０ａ）。次いで、Ｑｘｙメモリ３３内の、着目画素の座標（X0,Y0)に、抽出した相対座標（X1,Y1)を足し込んだ絶対座標値（X0+X1, Y0+Y1）における既２値化画素値、
d=Qxy(X0+X1,Y0+Y1)
を得る。

もし、このｄが白画素（ｄ＝255）であれば、近傍に白画素が存在するものとし、Ｑ１＝１を返す。無ければｉ＝Ｎ₀までこの操作を繰り返す。ｉ＝Ｎ₀に到達しても、白画素が発見できなかった場合には、Ｑ１は初期値“０”として出力される。明部の処理も黒ドットに対して同様の処理を行なう。

図１８、図１９は探索の方法を示したものである。注目画素Ｘ６３から同心円状を探索し、同心円の径を徐々に広げる。その結果最も近い位置にある目的の画素６４が見つかる。図１９（Ａ）は同心円上に沿って右回りに探索していく軌跡（探索ルート）を示したもので、抜けが無く重複がないように画素が順次探索される。同図（Ｂ）は矩形の探索順を示す。同心円に比べ矩形の方は注目画素からの距離の正確性には多少欠けるが、簡易なため以降の説明はこれを用いる。

図２０は明部処理部及び暗部処理部内に設けられた探索ルート記憶部（不図示）に格納された探索ルート情報を示している。図示のように、探索順に沿って、１，２，３、・・・、の番号が記される。図２１はこの探索順の注目画素からの相対座標値を示したテーブル（先に示したSearchX(i)、SearchY(i)に対応）を示している。

注目画素を(0,0)とすると、ｉ番目の画素位置は（X1,Y1）で与えられる。SearchX(i)は、このX1をｉ順に記憶したもので、SearchY(i)はY1をｉ順に記憶したものである。

以上の一連の処理により画像の２値化処理が終了し、２値化出力Ｑｘｙが全画像に対して得られ、誤差データがステップＳ５４により求められ、ステップＳ５５において未２値化画素へ配分される。

さて、本実施形態では、画素データが明部、暗部、中間部のいずれの領域に属するかを判定し、その判定に応じて３つの処理のいずれかを行なう。このため、それらの領域の境界で異なる処理による不連続性が発生する可能性がある。図２２を用いて説明する。

図２２に示すように、画像データが左端から右端に向かって０から２５５へ連続的に変わるグレースケール画像を考察する。

暗部処理と中間部処理は閾値Ｔsで分離される。画素データＰｘｙは誤差データや乱数値が加算されるため、境界７１は直線とはならず折れ曲がった曲線となる。同様に明部においても不連続な境界が閾値Ｔｈ近傍に生じる。

かかる不連続性の問題の原因は色々と考えられるが、大きな原因は誤差拡散でのドットの遅延現象であることが判明した。通常ドットの遅延は、「掃き寄せ」現象として、画像濃度の急激に変化するパターンの時生じる。暗部と中間部の境界は画像濃度の急激な変化はないものの、処理の切り替えに伴なうドットの遅延により境界が目立つようになるわけである。

図２３はこの解決策を示すもので、Ｔは２値化の閾値を示し、中間部処理部２７における２値化の閾値を変動するようにしたものである。本来ドットの遅延は画素データと閾値が大きく異なる場合、誤差を累積した画素データが閾値を越すためにはかなりの画素数を要し、これがドットの遅延となる。従って閾値を画素データに近づければ遅延量は減少する。

図２４は閾値設定部２６における閾値Ｔと入力画像データＭｘｙとの関係について表したものである。すなわち、図示の如く、閾値Ｔは、入力した画素データＭｘｙに対して単調増加するように設定した。すなわち、
Ｔ＝Ｆ（Ｍｘｙ）
＝ｍ×（Ｍｘｙ−１２８）＋１２８ …（８）
ここでｍは勾配を表すパラメータで、座標（128,128）を中心とした直線７３を傾きｍで可変操作を行なう。因に、ｍ＝１とすると、Ｔ＝Ｍｘｙとなり、画素データＭｘｙの値が２値化の閾値となる。このときドットの遅延現象は完全に減少するが、エッジが平滑化されるため、画質が低下する。一方、ｍ＝０の場合は、Ｔ＝１２８の固定閾値となり、不連続な境界の対策とはならない。発明者が試験的に試みたところ、ｍ＝０．４乃至０．８が最適な値とであった。

先に説明したように、セレクタ２３は、画素データを２値化する際、その画素データが明部、暗部、中間部のいずれに属するかを閾値Ｔｓ、Ｔｈを用いて判定した。本実施形態では、これら閾値Ｔｓ、Ｔｈをゲイン係数ｈと連動して調整する。すなわちゲイン係数ｈを増加させると中間部のドットのクラスター化が進行する。一方、明部および暗部の黒ドットおよび白ドットの間隔は中間部に近づくに従い狭くなる。このためドット間隔を中間部と合わせるためにＴｓを減少させ、Ｔｈを増大させる。これにより明部および暗部の領域が狭くなり、中間部との整合性が取れるようになる。

図２５はJarvis の誤差拡散係数を用いてグリーンノイズ法により一様グレイの出力を行なったもので、階調値をパラメータにしたものである。図２５はｈ=０であるので、誤差拡散法そのものを表す。FFTは出力パターンを２次元FFTによりパワースペクトルの２次元表示したものである。図の中心が周波数原点で横軸がｘ空間周波数、縦軸がｙ空間周波数を、スペクトル強度が強いところを白く表す。図から分かるように、ドーナツ状のグリーンノイズ特性を示す。この周波数特性を原点を中心に同心円上に積分して表示したものがRAPS（Radially Averaged Power Spectrum）で、そのピーク位置を主空間周波数と定義する。すなわち主空間周波数は、ランダムなクラスタードット配列の主要な空間周波数を表す。この主空間周波数を階調値ごとにプロットしたものが図２８のカーブ８１である。

図２６はVACS法による明部および暗部での出力パターンを示す。式（５）に基づく画素探索を行い、階調値として暗部;０〜６４、明部；１９２〜２５５までの代表的な階調値を出力したものである。この種空間周波数をプロットしたものが図２８のカーブ８２である。

図２７はJarvis の誤差拡散係数を用いてグリーンノイズ法により一様グレイの出力を行なったもので、h=０．３のものを示す。ゲイン係数ｈによりクラスターサイズが大きくなり、主空間周波数が低周波方向にシフトしている。

以上の主空間周波数の階調値に対するシフトを図２８で説明する。

図２８は各出力方式の階調値に対する主空間周波数を示したものである。Ｙ軸にプリンタの解像度Ｎ dpi[dot per inch]パラメータにした主空間周波数を、Ｘ軸に階調値を示す。Ｎ=６００dpiおよび１２００dpiのプリンタでのスケールを示す。前述のようにJarvisの誤差拡散でのカーブを参照番号８１に、ｈ＝０．３におけるJarvisの誤差拡散マトリックスを用いたカーブを参照番号８３に、VACS法の明暗部におけるカーブを参照番号８２に示す。

VACS法における主空間周波数は、式（５’）より探索個数Ｎ₀が求まり、矩形探索の場合、矩形の一辺は√Ｎ₀となり、解像度Ｎ dpi[dot/インチ]のプリンタにおいて、
主空間周波数＝Ｎ／√Ｎ₀ lpi[ライン/インチ] となるので、
∴ 主空間周波数＝√(Ｐｘｙ)×Ｎ …（９）
となる。

カーブ８２の破線は、式（９）を描いたもので、図２６の実際の画像出力から求めた主空間周波数をプロットしたもの(図の白丸)と一致している。

図２８においてカーブ８２およびカーブ８１は閾値Ｔｓ、およびＴｈにおいてほぼ同じ主空間周波数になる。すなわち中間部と暗部あるいは明部とクラスターサイズがほぼ同一となり、両者がスムースに接続することになる。Jarvis の誤差拡散マトリックスの場合、この値は暗部でほぼ３２(規格化したデータであれば1/8)、明部で２２４(規格化した場合は7/8)である。

ｈ＝０．３の場合は、Jarvisの誤差拡散係数を用いたグリーンノイズ法ではカーブ８３となる。VACS法における明暗部のパターンはゲイン係数や誤差拡散マトリックスによらないため、カーブ８２とカーブ８３のスムースな接続点として、Ts=１６、Th=２４０が得られる。

以上のやり方でFloyd & Steinberg、Jarvisの２つの誤差拡散マトリックスについて、ゲイン係数ごとに求めた結果が図２９で、それを図示したものが図３０である。Floyd & Steinberg の場合、ゲイン係数が０〜０．５の範囲内で、またJarvisの場合０〜０．３の範囲内で高画質なクラスター化が行なわれる。しかしそれ以上のゲイン係数ではクラスターが一方向に流れた異方性が生じ高画質出力が困難である。両者とも、ゲイン係数の増大に対してTsは単調減少、Thは単調増大している。

以上は、VACSでの明暗部のクラスターサイズが１ドット（１画素）の場合であるが、ゲイン係数の増大に伴なうクラスターサイズの拡大に応じてVACS法の明暗部でのクラスターサイズも増大させ、主空間周波数とクラスターサイズともに連続的に接続する必要がある。

図３１および３２は明暗部のクラスターサイズを２画素にした場合の画像出力を、１画素の場合と比較して示す。図３１において誤差拡散マトリックスとしてJarvisを、ゲイン係数h=０．３で出力したもので、図３１（Ａ）は１ドット、図３１（Ｂ）は２ドットクラスターの出力である。図３２は暗部の階調値０〜３２、明部の階調値２２４〜２５５までのグレースケールを出力したもので、同様に１ドットクラスターと２ドットクラスターを比較して示す。

一般に、ｎドットクラスターの場合の探索画素数Ｎ₀は、式（５）および（５’）を発展させて、
Ｎ₀＝２５６×ｎ／Ｐｘｙ …（１０）
あるいは、規格化されたデータを用いて
Ｎ₀＝ｎ／Ｐｘｙ …（１０’）
となり、主空間周波数Ｌは、
Ｌ＝√（Ｐｘｙ／ｎ）×Ｎ …（１１）
となる。

１ドットの場合と同様に、連続的に接続させるためには明暗部の閾値を調整する必要がある。図３３はJarvis の誤差拡散マトリックスの場合の２ドットクラスター時の閾値Ｔｓ、Ｔｈをゲイン係数ｈに対して求めたものである。１ドットクラスターに比べ約二倍の値になっていることが分かる。

以上は明暗部を２ドットのクラスターにした場合であるが、１ドットの場合と比べ、主空間周波数が低周波になる。これはゲイン係数を増大させ、中間部のクラスターサイズを大きくしクラスターサイズが増大することと連動しているので、接続点での連続性は増す。しかしその一方で、より明部あるいはより暗部においては、ドットの粗さが目立つという問題が生じる。この問題を回避するために、１ドットと２ドットのクラスターを明暗部内で切り替えて用いる方法を求める。すなわち閾値Ｔｓ，Ｔｈ近傍の明暗部領域では２ドットのクラスターを、そこから離れた領域(階調値で０あるいは２５５に近い領域)では１ドットクラスターを出力する。この処理により閾値Ｔｓ,Ｔｈでの中間部とのドット主空間周波数とクラスターサイズの連続性は保持され、より明部、より暗部での必要以上のドットの粗さは回避され目立たなくなる。

図３４は、暗部における１ドットの場合および２ドットの場合のVACS法における主空間周波数とJarvis誤差拡散法でのグリーンノイズ法での主空間周波数を示す。２ドットでの主空間周波数のカーブ８２’は１ドットの主空間周波数８２よりも √（１／２）＝０．７０７だけ低い数値になり、より低周波になる。従って、カーブ８３とはＴｓで交わる。従って暗部において
１）Ｐｘｙ＞Ｔｓの時、中間部処理、すなわちカーブ８３
２）Ｔｓ１＜Ｐｘｙ≦Ｔｓの時、２ドット処理、すなわちカーブ８２
３）Ｐｘｙ≦Ｔｓ１の時、１ドット処理、すなわちカーブ８２
に従って処理を行なう。

このとき、Ｐｘｙ＝Ｔｓ１において主空間周波数のジャンプによる不連続点が生じる。図３５において、Ｔｓ１＝１６としてＰｘｙ＝１６の値の時、２ドットのクラスターの場合、式（１０）よりｎ＝２, Ｐｘｙ＝１６より、Ｎ₀＝３２となる。一方、１ドットクラスターの場合は、ｎ＝１, Ｐｘｙ＝１６より、Ｎ₀＝１６となる。このためＴｓ１において両者で不連続点が生じている。

これを回避するため、Ｎ₀を連続的につないだ滑らかなカーブ８５をテーブル化する。すなわち図３６に示されるようなルックアップテーブルを作成し、探索画素数Ｎ₀が暗部において単調減少に、明部において単調増加になるようにする。かかる書き換えは、実際の輝度値に応じてクラスター化したセルサイズの変化につながるが、誤差分は誤差拡散により周辺画素に振り分けられるため影響はない。

図３７は暗部における１，２ドットの白画素クラスター化の処理フローを示す。連続２画素の白ドットを構成するために２ドットフラグFlgを用いる。初期状態としてFlg＝０を与えておく。フラグ判定（ステップＳ９０）にて２画素目か否かを判断する。１画素目と判定した場合は探索個数をルックアップテーブルから読み取る処理(ステップS９１)を行なう。以降前述の時と同じ処理を行い、２ドット出力である領域（Ｔｓ１≦Ｐｘｙ＜Ｔｓ）か否かの領域判定(ステップＳ９４)を行う。２ドット出力である領域と判定した場合はフラグ付け処理によりFlg=1とする（ステップＳ９５）。引き続き次の画素が読み込まれたとき、フラグ判定(ステップＳ９０)でFlg=1の場合は２画素目と判断し、強制的に白画素を出力させると同時に、Flg＝０とリセットする。

このとき、暗部処理が連続２画素続けて行なわれる必要があるため、前の処理が暗部処理であったかどうかの情報を持つ必要がある。明部においても同様の処理が行なわれる。

以上の処理を行なった時の出力画像を、図３８（Ａ）乃至（Ｅ），図３９（Ａ），（Ｂ）に示す。図３８（Ａ）は０から２５５の階調を、明暗部を２ドットで出力した場合、同図（Ｂ）は１，２ドットで出力した場合である。同図（Ｃ）は、分かりやすくするため、０から３２の階調に対して２ドットで出力した場合、同図（Ｄ）は１，２ドットで出力した場合である。図３８（Ｄ）では１ドットと２ドットの切り替わりの閾値Ｔｓ１＝(１／２)Ｔｓ＝１６でドットの粗さの違いによる擬似輪郭が生じている。本発明ではかかる擬似輪郭を回避するため、閾値Ｔｓ１に乱数を与えることにより、同図（Ｅ）に示される擬似輪郭の消えた出力画像を得る。

図３９（Ａ）は明暗部を２ドットで出力した場合、同図（Ｂ）は１，２ドットで出力した場合である。ともにJarvisの誤差拡散マトリックスを用いたグリーンノイズ法で、ｈ＝０．３、Ｔｓ＝３２である。図から分かるように１、２ドットのクラスターで出力した図（Ｂ）が、より高画質出力になっている。

次に記録画素を１画素より小さい画素で出力する場合の説明をする。式（１０）あるいは式（１０’）におけるｎ＜１の場合である。

レーザビームプリンタのようなレーザ記録の場合、レーザのパルス幅変調（ＰＷＭ）が容易に可能である。すなわち光ビーム走査を行なう時に微小時間のON/OFFを行うことにより、１画素以下のＰＷＭ変調が可能である。図４０は１画素を４分割して、１／４パルス、２／４画素パルス、３／４画素パルス、および１画素パルスによるPWM出力信号を示す。また、図４１（Ａ）乃至（Ｄ）は、それぞれに対応する出力ドットを示す。実際はレーザスポットが有限の大きさであり、電子写真プロセスの高周波特性が低下していることなどから、ぼけた点像となるが、平均的な濃度はＰＷＭ変調に応じた黒化濃度となる。

図４２は暗部における探索画素数を示したものである。暗部領域を以下の４つの領域に分割する。
１）Ｔｓ ≧Ｐｘｙ＞Ｔｓ１の領域
２）Ｔｓ１≧Ｐｘｙ＞Ｔｓ２の領域
３）Ｔｓ２≧Ｐｘｙ＞Ｔｓ３の領域
４）Ｔｓ３≧Ｐｘｙの領域

前述の場合と同様、包括的なカーブ８５にて滑らかな単調減少カーブで表し、探索画素数のルックアップテーブルを求める。かかる滑らかなカーブ８５から分かるように、暗部の広い領域に渡って探索画素数の変動が少ないフラットな様相を呈する。すなわち閾値ＴｓからＴｓ３までの間、Ｎ₀の値が大きく変化しない。このことはクラスター化したドットのセルサイズが変化せず、クラスターサイズが変化しているためである。このため主空間周波数が変化せず、周波数変動に敏感な電子写真記録方式においても安定した階調再現が行なわれる。

図４３は暗部処理の信号処理フローを示す。暗部に分類される入力画像データは、閾値Ｔｓ１、Ｔｓ２、Ｔｓ３により４つの領域に分割処理される(ステップＳ１００)。各領域において画素探索個数を入力データ値Ｐｘｙに応じて求められる(ステップＳ１０１)。探索個数の算出は一括したルックアップテーブルで行なえば、各領域で同じテーブルを参照すればよい。しかる後、各領域ごとに画素探索を行う。

該当する白画素が無い場合は、注目画素位置に白ドットを打つ。但し、１画素の４分割領域に対する占める割合である0, 1/4, 2/4, 3/4, 1を判定するための変数Dotを設ける。この変数Dotには０〜４の５つ整数のいずれかが記憶される。すなわちＱｘｙとして５状態の多値データ(３ビット/画素)として記憶する。これは後の処理において、Dot＝０の時は出力画素値＝０、Dot＝１の時は出力画素値＝６４、Dot＝２の時は出力画素値＝１２８、Dot＝３の時は出力画素値＝１９２、Dot＝４時は出力画素値＝２５５として出力時にPWM変調に用いられる。また誤差算出およびグリーンノイズ量の算出に必要である。

かかる３ビット/画素の出力結果の保存は、誤差拡散用、およびグリーンノイズ用のラインメモリのみでよい。実施形態で用いたJarvis の誤差拡散マトリックスとＣ３のグリーンノイズマトリックスであれば５ラインのバッファメモリで済む。従って大幅なコストアップにはならない。但し出力結果を画像ファイルとしてメモリにしまう場合は、１フレーム分の多値メモリが必要なことは言うまでもない。

図４４は、１画素を４分割したものを２画素分組み合わせて８状態で出力した場合の探索個数のグラフを示す。各領域ごとの探索個数のカーブを滑らかなカーブ８５でルックアップテーブル化する。図から分かるようにＰｘｙが８〜６４にわたってフラットな状態が維持されている。このため、この区間では主空間周波数の変動が少なく安定した画像出力が可能である。

以上のように本発明では、電子写真記録プロセスの違いにより機種ごとに空間周波数に対する応答特性（ＭＴＦ特性）が異なる記録装置に対し、クラスターサイズを可変として記録装置に最適で且つ安定なクラスターサイズを選択し、画像データの全領域に対して、均一（Homogeneous）で、異方性のないクラスタードットによる高画質出力を得ることが可能になったものである。

以上本発明における２値化対象の多値画像データは１画素当たり８ビット（２５６階調）としたが、これによって本発明が限定されるものではない。また、２値化対象の多値画像データが輝度成分のみで表わされるものとしたが、複数の成分で表わされるカラー画像の場合には、各色成分に対して上記実施形態の処理を行なえば良い。

また、上記の説明からわかるように、本実施形態の機能は、ハードウェアでもって実現できるのは勿論のこと、実施形態で示したフローチャートに従ったソフトウェアによって実現できるのは明らかである。また、実施形態では、複合機に適用する例を説明したが、例えば、パーソナルコンピュータ等の汎用情報処理装置にインストールしたアプリケーションもしくはプリンタドライバ等のコンピュータプログラムにて、上記の２値化処理を行ない、その結果をプリンタに出力するようにしても構わない。

また、通常、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読記憶媒体を、コンピュータが有する読取り装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）にセットし、システムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になる。従って、かかるコンピュータ可読記憶媒体も本発明の範疇にあることも明らかである。

ＡＭ／ＦＭスクリーン処理を説明するための図である。実施形態が適用する画像処理装置のブロック構成図である。画像処理部の構成を示す図である。実施形態における２値化処理部のブロック構成図である。Ｊａｒｖｉｓの誤差拡散マトリクスを示す図である。Ｓｔｕｃｋｉの誤差拡散マトリクスを示す図である。グリーンノイズ法の参照画素を示す図である。グリーンノイズ法の参照画素に付与する係数の２つの例を示す図である。実施形態における２値化処理の詳細を示すフローチャートである。グレイスケール画像を示す図である。２値化処理における分割例を示す図である。実施形態における明部における画素探索法を示す図である。実施形態における暗部における画素探索法を示す図である。実施形態における明部及び暗部における輝度値に対する探索画素数の関係を示す図である。探索画素数を格納したテーブルの一例を示す図である。暗部における探索処理を示すフローチャートである。明部における探索処理を示すフローチャートである。注目画素と最近接画素を表す図である。画素探索の軌跡（ルート）の例を示す図である。画素探索順を示す図である。画素探索の相対アドレスを格納するテーブルを示す図である。処理の分割と境界の不連続性を示す図である。可変閾値による２値化処理のブロック構成図である。入力画像データに対する可変閾値の決定法を説明するための図である。グリーンノイズ法（Jarvis、ｈ＝０）による各階調値に対するFFTパワースペクトル特性とRAPS出力を示す図である。 VACS法による明暗部の各階調値に対するFFTパワースペクトル特性とRAPS出力を示す図である。グリーンノイズ法（Jarvis、ｈ＝0.3）による各階調値に対するFFTパワースペクトル特性とRAPS出力を示す図である。階調値に対する主空間周波数特性を示す図である。閾値Ts およびThを示す図である。閾値Ts およびThをグラフ化して示す図である。１ドットクラスターおよび２ドットクラスターによる自然画像に対する本発明の出力を示す図である。１ドットクラスターおよび２ドットクラスターによるグレースケールに対する本発明の出力を示す図である。２ドットクラスター時のＴｓ,Ｔｈの値を示す図である。１ドットクラスターおよび２ドットクラスターによる主空間周波数と階調値との関係を示す図である。１ドットクラスターおよび２ドットクラスターによる探索画素数を各階調毎に示す図である。探索画素数のルックアップテーブルを示す図である。暗部処理の信号処理フローを示す図である。実施形態における階調画像の２値化結果の出力例を示す図である。実施形態における階調画像の２値化結果の出力例を示す図である。パルス幅変調によるレーザ駆動信号を示す図である。パルス幅変調による画素出力を示す図である。４値パルス幅変調時の暗部処理における探索画素数を示す図である。４値パルス幅変調時の暗部処理における信号処理フローを示す図である。４値パルス幅変調を２画素連続時の暗部処理における探索画素数を示す図である。

Claims

誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出手段と、
前記入力手段で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出手段で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新手段と、
該更新手段による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれに属するかを判定する判定手段と、
該判定手段で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理手段と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理手段、前記暗部処理手段、前記中間部処理手段のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配手段と
を備え、
前記明部処理手段と暗部処理手段は、前記着目画素データの値に応じて、黒ドットあるいは白ドットのクラスターサイズを設定することを特徴とする画像処理装置。
前記明部処理手段は、
前記着目画素データの画素値に応じて決定される距離をｒ０、前記着目画素データの画素位置から最も近い黒画素を示す２値化画素の位置までの距離をｒとしたとき、
条件：ｒ＞ｒ０
を満たす場合には、前記着目画素データに対応する２値画素データを黒画素として決定し、前記条件を満たさない場合には前記着目画素データに対応する２値画素データを白画素として決定し、
前記暗部処理手段は、
前記着目画素データの画素値に応じて決定される距離をｒ０、前記着目画素データの画素位置から最も近い白画素を示す２値化画素の位置までの距離をｒとしたとき、
条件：ｒ＞ｒ０
を満たす場合には、前記着目画素データに対応する２値画素データを白画素として決定し、前記条件を満たさない場合には前記着目画素データに対応する２値画素データを黒画素として決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
更に、既に２値化された画像領域内において、前記着目画素データの位置を中心とし、当該中心から徐々に離れる探索ルートを記憶するルート記憶手段を備え、
前記明部処理手段は、前記着目画素データの値に依存して決定される探索画素数Ｎ₀を決定し、前記ルート記憶手段に記憶された探索ルートに従って前記探索画素数Ｎ₀に至るまでに２値化結果の黒画素を探索することで、前記条件を満たすか否かを判定し、
前記暗部処理手段は、前記着目画素データの値に依存して決定される探索画素数Ｎ₀を決定し、前記ルート記憶手段に記憶された探索ルートに従って前記探索画素数Ｎ₀に至るまでに２値化結果の白画素を探索することで、前記条件を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
更に、前記明部処理手段は前記明部の範囲を、複数の閾値によって複数の領域に分割し、各領域に対し、互いに異なる黒ドットのクラスターサイズを設定し、
前記暗部処理手段は前記暗部の範囲を、複数の閾値によって複数の領域に分割し、各領域に対し、互いに異なる白ドットのクラスターサイズを設定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記着目画素の画素値を０乃至１の範囲で規格化された値Ｐｘｙ、黒ドットのクラスターサイズをｎと定義したとき、前記明部処理手段における黒画素の探索個数Ｎ₀を、次式に従って算出し、
Ｎ₀＝ｎ／Ｐｘｙ
前記着目画素の画素値を０乃至１の範囲で規格化された値Ｐｘｙ、白ドットのクラスターサイズをｎと定義したとき、前記暗部処理手段における白画素の探索個数Ｎ₀を、次式に従って算出する
Ｎ₀＝ｎ／Ｐｘｙ
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
更に、前記明部処理手段及び暗部処理手段における白画素、又は、黒画素の探索個数Ｎ₀は、Ｎ₀＝Ｆ（Ｐｘｙ）なるルックアップテーブルに格納され、
当該ルックアップテーブルでは前記明部においては単調増加、前記暗部においては単調減少となる整数の値が格納されていることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置の制御方法であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力工程と、
前記入力工程で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出工程と、
前記入力工程で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出工程で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新工程と、
該更新工程による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれかに属するかを判定する判定工程と、
該判定工程で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理工程と、
前記判定工程で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理工程と、
前記判定工程で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理工程と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理工程、前記暗部処理工程、前記中間部処理工程のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配工程と
を備え、
前記明部処理工程と暗部処理工程は、前記着目画素データの値に応じて、黒ドットあるいは白ドットのクラスターサイズを設定することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
請求項８に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。