JP2012054761A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明によれば、スクリーン処理をする場合に生じる量子化誤差を、画像に応じて適切に検出できる。
【解決手段】 入力画像データに対してスクリーン処理するスクリーン処理手段と、前記入力画像データの特徴情報を検出する画像特徴検出手段と、前記入力画像データと前記スクリーン処理手段による処理後データとの差の、前記特徴情報に応じた周波数帯域の成分値を検出する誤差検出手段とを有することを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、スクリーン処理を行うものに関する。

従来、記録媒体上に画像を形成する方法において、階調再現を実現するためには面積階調の手法が用いられている。面積階調とは色材の付着領域の割合を変化させることにより階調を表現する手法であり、代表的なものとしてＡＭ（振幅変調）スクリーンとＦＭ（周波数変調）スクリーンが知られている。ＡＭスクリーンは色材の付着領域の大きさ（いわゆる網点の大きさ）を変調することで階調を表現し、網点の形状、網点を配置する方向（網点角度）、周期的な網点の配置密度（線数）により特徴付けられる。一方、ＦＭスクリーンは一定の大きさの微小な孤立ドットを擬似ランダムに配置し、ドットの密度で階調を表現する。ＦＭスクリーンを用いるには微小ドットを安定して記録する必要がある。微小ドットの再現が不安定な画像形成装置ではＡＭスクリーンが用いられている。

ＡＭスクリーンを用いた場合、出力画像において、原稿モアレ、細線の途切れ、ジャギーが生じることがある。原稿モアレは、入力画像における高周波成分が周期的に配列した網点と干渉し、入力画像における高周波成分が低周波領域に折り返すことによって視認される周期的パターンである。細線の途切れは、細線の角度と網点の角度が近い場合に、細線と網点が干渉することによって起こる現象である。ジャギーは、画像におけるエッジの角度が網点の角度と近い場合に、エッジと網点が干渉することによって起こる現象である。

原稿モアレを抑制する方法として、以下に示す二つの方法が提案されている。一つ目は、入力画像に対してフィルタ処理を行い、モアレの原因となる周波数成分を入力画像から除去する方法である（特許文献１）。二つ目は、ＡＭスクリーンを用いた際に原稿モアレが発生する場合は、ＡＭスクリーンの代わりに、微小な孤立ドットが擬似ランダムに配置されたＦＭスクリーンを用いる方法である（特許文献２）。

細線の途切れ、ジャギーを抑制する方法として、画像の細線、エッジを判定し、エッジ部で視覚特性フィルタをかけた後にＰＷＭ補正する方法が提案されている（特許文献３）。

特開平０８−０５１５３６号公報 特開２００７−１２９５５８号公報 特開２００９−１００２２８号公報

しかしながら、前述の文献に開示された技術では、以下に示すような問題が生じることがある。

特許文献１に記載された方法では、入力画像に対してローパスフィルタを用いてフィルタ処理を行い、モアレの原因となる周波数成分を入力画像から除去する。モアレの原因となる周波数成分はスクリーン周波数付近の高周波成分であり、入力画像に対してモアレの原因となる周波数成分を取り除くのに十分なローパスフィルタをかけると、全体的にぼけた画像になってしまう。

特許文献２のようにＦＭスクリーンを用いる方法では、微小ドットの再現が不安定である画像形成装置では、出力画像においてざらつきが目立つという問題がある。

一方、特許文献３に記載された方法では、細線の途切れ、ジャギーは抑制できるが、原稿モアレは補正することができない。

そこで本発明の目的は、スクリーン処理をする場合に生じる量子化誤差を、画像に応じて適切に検出する画像処理装置および方法を提供することである。

上記目的を達成するために本発明の画像処理装置は、入力画像データに対してスクリーン処理するスクリーン処理手段と、前記入力画像データの特徴情報を検出する画像特徴検出手段と、前記入力画像データと前記スクリーン処理手段による処理後データとの差の、前記特徴情報に応じた周波数帯域の成分値を検出する誤差検出手段とを有する。

本発明によれば、スクリーン処理をする場合に生じる量子化誤差を、画像に応じて適切に検出できる。

実施例１の画像処理装置および画像形成装置の構成を示したブロック図である。 実施例１の画像処理装置における画像処理フローを示す図である。 スクリーン処理の概要を示す図である。 実施例１のフィルタ処理で用いるフィルタ係数の一例を示す図である。 実施例１のいろいろな周波数を含む画像を入力したときの効果を示す図である。 実施例１の細線を含む画像を入力したときの効果を示す図である。 実施例１のエッジを含む画像を入力したときの効果を示す図である。 実施例１のフィルタ処理で用いるフィルタ係数の一例を示す図である。

以下、添付の図面を参照して、本発明を適用した好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

（画像処理装置および画像形成装置の構成）
図１は、実施例１に係る画像処理装置および画像形成装置の構成を示すブロック図である。図１において、１０１は画像処理装置、１１５は画像形成装置を示す。なお、画像処理装置１０１は、例えば、画像形成装置１１５に対応するドライバソフトがインストールされたパーソナルコンピュータである。その場合、以下に説明する画像処理装置１０１の各構成は、コンピュータが所定のプログラムを実行することにより実現される。また、別の構成例として、例えば、画像形成装置１１５が画像処理装置１０１を含む構成としてもよい。

画像処理装置１０１と画像形成装置１１５は、インタフェース又は回路によって接続されている。画像処理装置１０１は、画像データ入力端子１０２より印刷対象の画像データを入力し、入力画像格納バッファ１０３に格納する。

色分解処理部１０４は、色分解用ルックアップテーブル（ＬＵＴ）記憶部１０５に記憶された色分解ＬＵＴを参照して、入力画像格納バッファ１０３に格納された画像データを画像形成装置１１５が備える色材色に対応した色成分データへ色分解する。

量子化誤差算出部１０６は、スクリーン処理部１０７と減算部１０８を有する。スクリーン処理部１０７は、色分解処理部１０４にて分解された各色成分データに対してスクリーン処理を施す。スクリーン処理部１０７による処理結果と入力した色成分データとを、減算部１０８にて減算し、スクリーン処理によって生じる量子化誤差を算出する。

細線・エッジ検出部１０９は、色分解処理部１０４にて分解された各色成分データに含まれる細線やエッジを検出する。

フィルタ処理部１１０は、量子化誤差算出部１０６から出力された量子化誤差に対してフィルタ処理を行う。フィルタ処理部１１０は、図４に示すフィルタ４０１及び４０２を有する。フィルタ処理に用いるフィルタは、細線・エッジ検出部１０９からの出力に応じて選択される。

入力画像補正部１１１は、色分解処理部１０４から出力された各色成分データから、フィルタ処理部１１０から出力された値を減算する。スクリーン処理部１１２は、入力画像補正部１１１より補正された色成分データに対してスクリーン処理を行い、スクリーン画像格納バッファ１１３に格納する。スクリーン画像格納バッファ１１３に格納されたスクリーン処理後データは、出力端子１１４より画像形成装置１１５へ出力される。

また画像形成装置１１５においては、１１６、１１７、１１８、１１９はＹＭＣＫ色材に対応した感光体ドラム、１２０は中間転写ベルト、１２１は転写部、１２２は定着部、１２３は給紙トレイ、１２４は排紙トレイである。なお、図１に示す例ではシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の色材を用いる。

画像処理装置１０１から送られたスクリーン処理後データに従って、感光体ドラム１１６、１１７、１１８、１１９上に潜像画像が形成され、それぞれＣＭＹＫ色材によって現像される。さらに、感光体ドラム１１６、１１７、１１８、１１９に形成されたＣＭＹＫ色材の像は中間転写ベルト１２０上に転写され、フルカラーの像が中間転写ベルト１２０上に形成される。このフルカラーの像は、転写部１２１において、給紙トレイ１２３から供給された用紙上に転写され、定着部１２２にて定着され、排紙トレイ１２４に搬送される。

（画像処理フロー）
次に、本実施例に係る画像処理装置１０１の画像処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ２０１において、画像処理装置１０１は、多階調のカラー入力画像データを入力端子１０２より入力し、入力画像格納バッファ１０３に格納する。ここで入力画像データは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの色成分データを有する。

次に、ステップＳ２０２において、色分解処理部１０４は、入力画像バッファ１０３に格納された多階調のカラー入力画像データに対し、色分解用ＬＵＴ記憶部１０５に記憶された色分解ＬＵＴを用いて、ＲＧＢデータをＣＭＹＫデータに変換する。本実施例では、色分解処理後の各画素データを８ビットとして扱うが、それ以上の階調数への変換を行っても構わない。

画像形成装置１１５は、ＣＭＹＫ４種類の色材を使用する。そのため、ＲＧＢの入力画像データは、ＣＭＹＫ各プレーンの計４プレーンの画像データ（色分解後デューティデータＤ＿ｃ、Ｄ＿ｍ、Ｄ＿ｙ、Ｄ＿ｋ（０〜２５５））へ、式（１）〜式（４）を用いて変換される。
Ｄ＿ｃ＝ Ｃ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（１）
Ｄ＿ｍ＝ Ｍ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（２）
Ｄ＿ｙ＝ Ｙ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（３）
Ｄ＿ｋ＝ Ｋ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（４）
ここで、式（１）〜（４）の右辺に定義される各関数が、色分解用ＬＵＴの内容に該当する。色分解用ＬＵＴはＲＧＢ３入力値から、ＣＭＹＫ 出力値を定める。

以上の処理により、本実施例における色分解処理が完了する。

次に、ステップＳ２０３において、細線・エッジ検出部１０９は、各色分解後デューティデータＤ＿ｃ、Ｄ＿ｍ、Ｄ＿ｙ、Ｄ＿ｋにおける細線・エッジ領域を判定する。例えば、ラプラシアンフィルタやＬＯＧフィルタにより、細線・エッジを判定することが可能である。また、細線・エッジ領域は、画像データに基づいて判定するのではなく、入力画像データの属性データを用いて判定してもかまわない。また、画像解析と属性データの両方を使用するなど、細線・エッジ領域の判定方法として他の判定方法を使用してもかまわない。

次に、ステップＳ２０４において、量子化誤差算出部１０６は、量子化誤差を算出する。以下に図１を参照しながら、量子化誤差算出部１０６の処理についての詳細を説明する。

量子化誤差算出部１０６は、スクリーン処理部１０７、減算部１０８から構成される。図１では簡単のため、シアンを処理するブロック以外は、これら構成要素は省略している。

スクリーン処理部１０７は、色分解処理部１０４にて生成された色分解後デューティデータＤ＿ｃ、Ｄ＿ｍ、Ｄ＿ｙ、Ｄ＿ｋに対してスクリーン処理を行う。これによりスクリーン処理後データＯｕｔ＿ｃ、Ｏｕｔ＿ｍ、Ｏｕｔ＿ｙ、Ｏｕｔ＿ｋを出力する。

具体的な処理を以下に説明する。スクリーン処理部１０７には、ＣＭＹＫ各色の閾値テーブルＴｈ＿ｃ、Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｙ、Ｔｈ＿ｋのうち、スクリーン処理の対象色成分に対応する閾値テーブルが格納されている。スクリーン処理部１０７は、処理を行う色の色分解後デューティデータと、処理を行う色の閾値テーブルとを画素ごとに比較し、スクリーン処理後データを出力する。ここで、説明を簡略化するため、シアンを例に、スクリーン処理の概要を示す。

図３は、スクリーン処理について示している。シアン色分解後データＤ＿ｃ３０１は各画素が０〜２５５のいずれかの値をもつ。また、スクリーンＴｈ＿ｃ３０２は、大小様々な値が各画素に対応する閾値として配置されている。スクリーン処理はこのスクリーンＴｈ＿ｃ３０２を用いて式（５）〜式（６）のように画像データを２値化する。具体的には、注目画素の色分解後データと注目画素に対応するスクリーンの閾値を比較し、色分解後データの方が大きければ２５５が出力する。また色分解後データの方が小さければ０が出力する。このようにしてスクリーン処理後データ３０３を得る。なお、スクリーンＴｈ＿ｃ３０２は、印刷画像上のアドレスに対応した閾値群で、周期性をもっている。
Ｄ＿ｃ ≦ Ｔｈ＿ｃのとき、Ｏｕｔ＿ｃ＝０ ・・・（５）
Ｔｈ＿ｃ＜Ｄ＿ｃのとき、 Ｏｕｔ＿ｃ＝２５５ ・・・（６）
上記例では、シアンを例に挙げたが、マゼンタ、イエロー、ブラックに対しても同様にスクリーン処理を行う。スクリーン処理後データとしてシアンデータＯｕｔ＿ｃ、マゼンタデータＯｕｔ＿ｍ、イエローデータＯｕｔ＿ｙ、ブラックデータＯｕｔ＿ｋを得る。

なお、本実施形態におけるスクリーン処理では、２５６値の色分解後デューティデータを２値のスクリーン処理後データに変換したが、これに限定されない。すなわち、任意のＭ値の色分解後デューティデータを、任意のＮ値のスクリーン処理後データに変換するＮ値化処理（ただしＮ，Ｍはともに正の整数であり、Ｎ＞Ｍを満たす）でもよい。

次に、減算部１０８は、式（７）〜式（１０）のようにスクリーン処理後データＯｕｔ＿ｃ、Ｏｕｔ＿ｍ、Ｏｕｔ＿ｙ、Ｏｕｔ＿ｋと、色分解後デューティデータＤ＿ｃ、Ｄ＿ｍ、Ｄ＿ｙ、Ｄ＿ｋとの差分を算出する。そして、量子化誤差Ｅ＿ｃ、Ｅ＿ｍ、Ｅ＿ｙ、Ｅ＿ｋを算出する。
Ｅ＿ｃ＝ Ｏｕｔ＿ｃ − Ｄ＿ｃ ・・・（７）
Ｅ＿ｍ＝ Ｏｕｔ＿ｍ − Ｄ＿ｍ ・・・（８）
Ｅ＿ｙ＝ Ｏｕｔ＿ｙ − Ｄ＿ｙ ・・・（９）
Ｅ＿ｋ＝ Ｏｕｔ＿ｋ − Ｄ＿ｋ ・・・（１０）
以上の処理により、本実施例における量子化誤差算出処理が完了する。

次に、ステップＳ２０５において、フィルタ処理部１１０は、量子化誤差Ｅ＿ｃ、Ｅ＿ｍ、Ｅ＿ｙ、Ｅ＿ｋに対して、式（１１）〜（１４）のようにフィルタ処理を行い、フィルタ処理後量子化誤差Ｅ１＿ｃ、Ｅ１＿ｍ、Ｅ１＿ｙ、Ｅ１＿ｋを算出する。下式において、Ｆはフィルタ係数を示す。

本実施例においてフィルタ処理部は、異なるフィルタ係数をもつ２つのフィルタ４０１及び４０２を有する。フィルタ４０１、４０２はそれぞれ、１１画素×１１画素のフィルタ係数であり、ローパス特性をもつ。フィルタ４０１は、カットオフ周波数がスクリーン処理部１０７で参照されたスクリーンのスクリーン周波数よりも低い。このフィルタ４０１を用いて量子化誤差にフィルタ処理をすると、量子化誤差におけるスクリーン周波数以上の周波数成分を取り除くことができる。よって、モアレの原因となる周波数成分が除去され、モアレの補正に適した量子化誤差を検出することができる。

一方フィルタ４０２は、カットオフ周波数が大きくほとんどの周波数成分を通過させる。フィルタ４０２を用いて量子化誤差にフィルタ処理すると、低周波成分からスクリーン周波数よりも高域の周波数成分までほとんどの周波数成分が通過し、細線やエッジの補正に適した量子化誤差を検出することができる。以上の通り、フィルタ処理部１１０では、画像領域の特徴によって量子化誤差のフィルタを切り替えて、異なる周波数帯域の量子化誤差を検出する。

具体的にはフィルタ処理部１１０は、ステップＳ２０３にて細線・エッジと判定されなかった画素においては、カットオフ周波数がスクリーン周波数付近であるフィルタ４０１を選択し、量子化誤差に対してフィルタ処理をする。また、細線・エッジと判定された画素においては、量子化誤差の低周波成分だけではなく高周波成分まで通過させるフィルタ４０２を選択し、量子化誤差に対してフィルタ処理をする。

なお、式（１５）におけるｒは、フィルタ係数の原点からの距離である。また、σはガウシアンカーネルを示し、フィルタ４０１の場合は２．５、フィルタ４０２は０．５である。
Ｅ１＿ｃ＝ Ｅ＿ｃ＊Ｆ ・・・（１１）
Ｅ１＿ｍ＝ Ｅ＿ｍ＊Ｆ ・・・（１２）
Ｅ１＿ｙ＝ Ｅ＿ｙ＊Ｆ ・・・（１３）
Ｅ１＿ｋ＝ Ｅ＿ｋ＊Ｆ ・・・（１４）
ただし、＊はコンボリューションを示す

以上の処理により、本実施例におけるフィルタ処理が完了する。

次に、ステップＳ２０６において、入力画像補正部１１１は式（１６）〜式（１７）のように色分解後デューティデータＤ＿ｃ、Ｄ＿ｍ、Ｄ＿ｙ、Ｄ＿ｋからフィルタ処理後量子化誤差Ｅ１＿ｃ、Ｅ１＿ｍ、Ｅ１＿ｙ、Ｅ１＿ｋを除去する。

画素がエッジまたは細線いずれでもないと判定された領域では、色分解後デューティデータから量子化誤差を減算した結果新たなモアレが発生しないように量子化誤差の低周波成分に基づいて補正する。また、画素がエッジまたは細線であると判定された領域では、細線の途切れやジャギーが抑制されるように量子化誤差をぼかすことなく色分解後デューティデータから減算する。
Ｄ１＿ｃ＝ Ｄ＿ｃ − Ｅ１＿ｃ ・・・（１６）
Ｄ１＿ｍ＝ Ｄ＿ｍ − Ｅ１＿ｍ ・・・（１７）
Ｄ１＿ｙ＝ Ｄ＿ｙ − Ｅ１＿ｙ ・・・（１８）
Ｄ１＿ｋ＝ Ｄ＿ｋ − Ｅ１＿ｋ ・・・（１９）
次に、ステップＳ２０７において、スクリーン処理部１１２は、量子化誤差除去後デューティデータＤ１＿ｃ、Ｄ１＿ｍ、Ｄ１＿ｙ、Ｄ１＿ｋに対してスクリーン処理を行う。そして、量子化誤差除去後スクリーン処理後データＯｕｔ１＿ｃ、Ｏｕｔ１＿ｍ、Ｏｕｔ１＿ｙ、Ｏｕｔ１＿ｋを、スクリーン画像格納バッファ１１３に格納する。なお、このとき用いられるスクリーンは、スクリーン処理部１０７で用いたものと同一である必要がある。そして、スクリーン画像格納バッファ１１３に格納されたスクリーン処理後データを出力端子１１４より画像形成装置１１５へ出力する。

以上により、処理の全てが終了する。

本実施例では、スクリーン処理によって生じる量子化誤差に対して、画像に応じて異なるフィルタ処理を行い、フィルタ処理した量子化誤差に基づいて入力画像の補正をした後、スクリーン処理をする。本実施例における処理の効果を図５、図６、図７に示す。図５はいろいろな周波数を含む画像、図６は細線を含む画像、図７はエッジを含む画像に対して、本実施例を実行した処理結果である。まず図５について、いろいろな周波数を含む画像５０１を入力画像として、補正をせずに量子化すると処理結果５０２のようにモアレが発生してしまう。

そこで、量子化誤差を算出し、画像特徴に応じたフィルタ処理を施した結果を用いて、入力画像を補正する。処理結果５０３はフィルタ処理部にフィルタ４０１を用いた場合の処理結果である。この場合、量子化誤差の低周波成分５０４を用いて入力画像５０１を補正した画像に対してスクリーン処理すると、ほとんどモアレのない処理結果５０３が得られる。これは前述の通り、量子化誤差の低周波成分によってスクリーン処理をしてもモアレが発生しないよう補正でき、かつ新たなモアレを発生させてしまう原因となる量子化誤差の高周波成分が除去されているためである。

一方、同じ入力画像５０１にスクリーン処理を施したときに生じる量子化誤差に対して、カットオフ周波数が大きいフィルタ４０２を用いてフィルタ処理をすると、量子化誤差の低周波成分５０６が得られる。この量子化誤差の低周波成分５０６に基づいて入力画像５０１を補正した後、スクリーン処理すると処理結果５０５が得られる。処理結果５０５からわかる通り、モアレは低減されていない。さらに、フィルタ４０２は高域の周波数まで通過させるため、量子化誤差の低周波成分５０６が高域まで含み、新たなモアレが発生してしまっている。

本実施例では、細線、エッジの領域がない入力画像５０１に対しては、スクリーン周波数より低いカットオフ周波数を有するフィルタ４０１を用いたフィルタ処理が行われ、処理結果５０３が出力される。以上のように本実施例によれば、細線・エッジ部ではない様々な周波数を含む入力画像５０１をスクリーン処理する際、適切に検出した量子化誤差の低周波成分に基づいて入力画像を補正し、再現性の高い出力画像を得ることができる。

次に図６について、細線を含む画像６０１を入力画像として、補正をせずに量子化すると処理結果６０２のように目立った細線の途切れが発生してしまう。

そこで量子化誤差を算出し、量子化誤差に対して画像特徴に応じたフィルタ処理を施した結果を用いて、入力画像を補正する。量子化誤差の低周波成分６０４は、細線であると判定された画素の量子化誤差に対しては、カットオフ周波数がスクリーン周波数以下であるフィルタ４０１を用いて処理した結果である。この量子化誤差の低周波成分６０４を用いて入力画像６０１を補正した画像に対してスクリーン処理すると、処理結果６０３が得られる。入力画像が細線を含む画像６０１である場合、フィルタ処理部１１０にフィルタ４０１を用いると、量子化誤差がぼやけすぎてしまいうため十分な補正がされず、細線の途切れにあまり改善が見られない。

一方、入力画像６０１にスクリーン処理を施したときに生じる量子化誤差に対して、カットオフ周波数が大きいフィルタ４０２を用いてフィルタ処理をすると、量子化誤差の低周波成分６０６が得られる。この量子化誤差の低周波成分６０６に基づいて入力画像６０１を補正した後、スクリーン処理をすると処理結果６０５が得られる。細線の途切れが発生している画素を、量子化誤差に基づいて十分に補正でき、目立った細線の途切れが低減している。

本実施例では、入力画像６０１において細線の領域であると検出された画素に対しては、カットオフ周波数が大きいフィルタ４０２がフィルタ処理に採用され、処理結果６０５が出力される。以上のように本実施例によれば、細線を含む入力画像６０１をスクリーン処理する際、適切に検出した量子化誤差の低周波成分に基づいて十分に補正し、再現性の高いスクリーン処理ができる。

図７について、エッジを含む画像７０１を入力画像として、スクリーン処理すると処理結果７０２に示すように、エッジ部にがたつき（ジャギー）が発生してしまう。

そこで、量子化誤差を算出し、量子化誤差に対して画像特徴に応じたフィルタ処理を施した結果を用いて入力画像を補正する。

まず、入力画像７０１を入力画像としてスクリーン処理した量子化誤差に対してフィルタ４０１および４０２によってフィルタ処理した例をそれぞれ示す。

まず、カットオフ周波数がスクリーン周波数以下であるフィルタ４０１をフィルタ処理部に用いた場合、量子化誤差の低周波成分７０４が得られる。量子化誤差の低周波成分７０４に基づいて入力画像７０１を補正した画像に対してスクリーン処理すると、処理結果７０３がえられる。エッジ部の量子化誤差がフィルタ処理によってぼやけ過ぎてしまうため、十分な補正ができず、ほとんどエッジ部のジャギーが改善されていないことがわかる。

一方、カットオフ周波数が大きいフィルタ４０２を用いてフィルタ処理した場合、量子化誤差の低周波成分７０６が得られる。量子化誤差の低周波成分７０６量子化誤差の低周波成分７０６に基づいて入力画像７０１を補正した画像に、スクリーン処理を施すと処理結果７０５が得られる。処理結果７０５によれば、エッジ部においてジャギーが発生している画素の量子化誤差が過剰にぼやけていないため、十分に入力画像を補正でき、エッジ部のジャギーが低減できることがわかる。しかしながら、グレーの四角内部、つまりエッジ部ではない領域では、量子化誤差の周波数成分が高域まで含むため、粒状感が悪化してしまう。

そこで本実施例では、入力画像７０１においてエッジの領域であると検出された画素（四角の各辺）の量子化誤差に対しては、カットオフ周波数が大きいフィルタ４０２がフィルタ処理に採用される。また、入力画像７０１においてエッジの領域として検出されなかった画素（四角内部）の量子化誤差に対しては、カットオフ周波数がスクリーン周波数以下であるフィルタ４０１がフィルタ処理に採用される。そして周波数帯域の異なる量子化誤差の低周波成分に基づいて入力画像データを補正し、スクリーン処理すると処理結果７０７が出力される。処理結果７０７は、エッジ部のジャギーが低減できていると同時に、四角内部の粒状感も悪化していない。以上のように本実施例によれば、エッジを含む入力画像７０１をスクリーン処理する際、各画素の補正に適した量子化誤差の周波数成分を検出し、再現性の高いスクリーン処理ができる。

以上説明したように、画像の特徴によって検出すべき量子化誤差の周波数帯域が異なる。細線やエッジ部での補正には高域まで含む量子化誤差が適している。しかし、細線やエッジのない領域では、量子化誤差に基づいた補正によって新たなモアレが出現したり、粒状感が悪化したりするため、それらの原因となるスクリーン周波数以上の周波数成分を除去した量子化誤差が補正に適している。そこで本実施例は、入力画像をスクリーン処理したときに生じる量子化誤差に対して、画像の特徴に応じて異なるフィルタ処理を施す。このように画像に応じて適切に検出した量子化誤差を用いて入力画像を補正することにより、再現性の高い出力画像を得ることができる。

なお、本実施例では細線やエッジ部ではないと判定された領域には、カットオフ周波数がスクリーン周波数以下のローパス特性をもつフィルタ４０１を用いた。しかしながら、許容範囲内であれば、厳密にスクリーン周波数以下のカットオフ周波数ではなくても、スクリーン周波数付近であればよい。

また本実施例では、検出した量子化誤差に基づいて補正値を算出し、入力画像に対して補正をした。しかしながら、検出した誤差に基づいて、注目画素に対応する閾値を補正する構成も同様である。また、スクリーン処理した処理結果に対して補正を行うような構成でもよい。

（変形例１）
変形例１では、フィルタ処理部の変形例を示す。実施例１では、フィルタ処理に２種類のフィルタを用いる構成について説明したが、フィルタは３種類以上であってもよい。

まず、細線・エッジ検出部１０９にて入力画像に対してラプラシアンフィルタを用いることにより、画素ごとに細線・エッジの強度を算出する。そして、細線・エッジ強度に応じてフィルタ係数を３段階以上に切り替える構成とすることも可能である。

図８は、式（１５）に示したガウシアンカーネルを一次元で示したもので、σの異なるものを４種類示している。この場合、細線・エッジ強度の強さに応じて、これら４種類のフィルタを切り替えて使用する。具体的には、細線・エッジ強度が高いほど、σの値の小さいフィルタを用いる。なお、細線・エッジ強度に応じてσの値を連続的に変化させる構成とすることも可能である。また、フィルタ係数はガウシアンカーネルに限らず、他のカーネルであってもよい。

また、実施例１では実空間でフィルタを掛ける構成について説明したが、周波数空間でフィルタ処理をする構成でもよい。

また、フィルタ処理部１１０は、量子化誤差を複数のサブバンドに分解し、これらサブバンドを領域に応じて処理した後に再構成するフィルタバンクのような構成とすることも可能である。この場合、フィルタ処理後の量子化誤差には、細線・エッジ強度の高い領域ほど量子化誤差の高周波成分が多く含まれるように処理を行う。

また、入力画像データが細線・エッジ領域の場合、量子化誤差に対してフィルタ処理をせずにそのままの値を用いて補正してもよい。つまり、細線やエッジ領域かどうかに応じて、フィルタ処理のオンオフを切り替える。この場合、フィルタ処理部１１０にはスクリーン周波数に応じたローパスフィルタが１つあるだけでいいので、簡易な構成で本実施例と同様の効果を得ることができる。

（変形例２）
変形例２では、入力画像補正部の変形例を示す。

前述の実施例および変形例では色分解後デューティデータからフィルタ処理後量子化誤差を減算する構成としたが、フィルタ処理後量子化誤差に重みづけをしたデータを減算する構成でもよい。例えば、補正強度を強くしたい場合はフィルタ処理後量子化誤差に１より大きい値を掛けたデータを減算し、補正強度を弱くしたい場合はフィルタ処理後量子化誤差に１より小さい値を掛けたデータを減算する。この場合、補正強度を画像領域に応じて変化させる構成とすることも可能である。

また、ここで説明した補正の対象となる元画像は、色分解後デューティデータに限定されず、色分解前の画像データや、その他各種処理の過程で生成される画像データであってもかまわない。

（変形例３）
変形例３では、画像特徴検出部の変形例について示す。実施例１では、細線及びエッジの両方を検出する構成としたが、そのいずれかを検出するだけでもよい。

また、入力画像データに対して周波数帯域を検出するような構成でもよい。例えば、ラプラシアンフィルタなどを用いて、画像データの高周波成分を検出する。この時検出された入力画像データにおける高域の領域は、細線またはエッジ部であることを示している。そこで、画素の周波数帯域に応じて、フィルタ処理を切り替えることも考え得る。ある周波数帯域の周波数成分をもつ領域は、エッジや細線の領域であるとみなすと設定する。そして、設定した周波数帯域を超えた高域まで含む画素に対しては、その量子化誤差の高周波成分まで検出する。また設定した周波数帯域の周波数成分をもたない低域の画素に対してはその量子化誤差に対して、スクリーン周波数付近までの低周波成分を検出する。

（変形例４）
これまで、量子化誤差を算出するのに、色分解後デューティデータとスクリーン処理後データとを減算した結果にフィルタ処理をする例を示した。しかしながら、これに限定されず、画像の特徴に応じた周波数帯域の量子化誤差が検出できるような構成になっていればよい。

例えば、色分解後デューティデータとスクリーン処理後データのそれぞれに対してフィルタ処理を行い、各データの低周波成分を抽出する。そして、色分解後デューティデータの低周波成分とスクリーン処理後データの低周波成分とを減算する方法が考えられる。

（変形例５）
上述した実施例および変形例では、電子写真方式の画像処理装置を例に説明した。しかしながら本発明は、電子写真方式以外の方式に従って記録を行う記録装置（例えばインクジェット方式、熱転写方式、オフセット印刷方式）に対しても適用できる。

また、本発明は、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体（記録媒体）等としての実施態様をとることが可能である。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、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚本発明は、ソフトウェアのプログラムを、システムや装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、本発明に記載の機能を実現するためのプログラムである。

Claims (16)

1. 入力画像データに対してスクリーン処理するスクリーン処理手段と、
   前記入力画像データの特徴情報を検出する画像特徴検出手段と、
   前記入力画像データと前記スクリーン処理手段による処理後データとの差の、前記特徴情報に応じた周波数帯域の成分値を検出する誤差検出手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記誤差検出手段の結果に基づいて処理をする処理手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理手段は、前記入力画像データを補正することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記処理手段は、前記スクリーン処理手段による処理後データを補正することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記処理手段は、前記スクリーン処理手段に用いられるスクリーンの閾値を補正することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記画像特徴検出手段は、前記入力画像データに対して、エッジかどうかを判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記画像特徴検出手段は、前記入力画像データに対して、細線かどうかを判定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記誤差検出手段は、前記入力画像データと前記処理後データとの差を求める減算手段と、
   前記差に対してローパスフィルタを用いたフィルタ処理をするフィルタ処理手段を有することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記入力画像データが細線またはエッジの領域ではない場合、前記フィルタ処理手段は前記差に対して、前記スクリーン処理に用いられるスクリーンのスクリーン周波数に応じたカットオフ周波数をもつ第１のフィルタを用いてフィルタ処理をすることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記入力画像データが細線またはエッジである場合、前記フィルタ処理手段は第１のフィルタのカットオフ周波数よりも高いカットオフ周波数をもつ第２のフィルタを用いて前記差に対してフィルタ処理をすることを特徴とする請求項８又は９に記載の画像処理装置。
11. 前記フィルタ処理手段は、前記入力画像データが細線またはエッジである場合、前記差に対してフィルタ処理をしないことを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
12. 前記フィルタ処理手段は、前記画像特徴検出手段よって検出した細線またはエッジの強度に応じて、フィルタ処理に用いるローパスフィルタのフィルタ係数を変えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
13. 前記画像特徴検出手段は、前記入力画像データの周波数情報を前記特徴情報として検出することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 前記誤差検出手段は、前記入力画像データの低周波成分と、前記スクリーン処理手段による処理結果の低周波成分を求めたあと、前記入力画像データの低周波成分と前記スクリーン処理手段の低周波成分との差分を算出することを特徴とする請求項１乃至１３に記載の画像処理装置。
15. 入力画像データに対してスクリーン処理するスクリーン処理ステップと、
    前記入力画像データの特徴情報を検出する画像特徴検出ステップと、
    前記入力画像データと前記スクリーン処理ステップによる処理後データとの差の、前記特徴情報に応じた周波数帯域の成分値を検出する誤差検出ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。
16. コンピュータ装置を制御して、請求項１から請求項１４の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段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。