JP2013021620A - 画像処理方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像形成装置のプロセス特性を考慮し、縦線、横線、及び斜め線などの様々な角度の線の再現性を向上することにある。
【解決手段】 多値画像データの注目画素が、細線を形成する画素群の内の１つである細線画素であるか非細線画素であるかを検出する。注目画素が非細線画素であることが検出された場合、注目画素にハーフトーン処理を施す。注目画素が細線画素であることが検出された場合、注目画素の画素値を補正する。この補正では、細線画素である注目画素及びその周囲画素の画素値を加算した総画素値を算出する。算出した総画素値を注目画素及び周囲画素に割り当てる。
【選択図】 図９

Description

本発明は画像処理装置および方法に関し、特に、多値の入力画像データに対してハーフトーン処理を行う画像処理装置および方法に関するものである。

これまでに、画像情報の出力装置として、様々な方式のものが提案されているが、代表例として、電子写真方式による画像形成装置がある。一般的に、電子写真方式の画像形成装置においては、以下のような電子写真プロセスで画像形成が行われる。

まず、帯電部材により感光体等の像担持体の表面を均一に帯電させる。続いて、露光部において画像データに従い書込用光源を像担持体に対して発光させ、光の当った部分の帯電電荷を除去する。そして、現像部において、像担持体上の静電潜像を現像して可視画像とする。その後、この可視画像を転写部において転写材に転写し、定着する。

また、この中でも、特に、潜像形成、トナー現像は、次のような工程により実現される。

画像露光により、形成したい画像データに基づいて像担持体上の電荷量を制御する。また、画像露光により像担持体上に静電潜像が形成され、現像領域においてトナーを現像するための現像電界が形成される。ここで、現像電界とは、現像領域における電荷により形成される電界を重ね合わせたものである。現像電界は、像担持体上の各画素領域での電荷量のみでは決定されず、各画素領域周囲の電荷分布に依存したものとなる。即ち、像担持体上の各領域にトナーを現像するための現像電界は該当画素領域の電荷潜像の量のみならず、周囲の電荷潜像の量に依存する。可視画像は、形成された現像電界によりトナーが現像され、画像形成される。

上述した現像工程において、像担持体内表面の電荷量に応じて現像電界は強くなり、また、トナーの現像量が現像電界に依存するために、像担持体内表面の電荷量に応じてトナーの現像量は増加する。

ところで、上述したように、トナーを現像する現像電界は、注目画素だけでなく、周辺近傍画素の状態に依存する。このため、高解像度の出力時にその周囲が白地部に多く囲まれたような黒部の孤立ドットや細線のような画像では、トナー現像が十分に行われず、本来出力すべきトナー像が形成されない、という課題が生じることがある。

より具体的には、高解像度出力時には孤立ドット、細線の消失等のハイライト部のトナー現像不良が生じることがある。それを防ぐために、画像の露光量を大きくすることで、孤立ドットや細線の消失は防げるが、今度は、現像電界が過剰となってしまい、細線が太くなり潰れが発生する。

このような課題に対して、特許文献１では、注目画素とその前後２画素以上の２値画像データのパターンマッチングを行い、その結果に応じて、注目画素値の濃度を決定し、注目画素の再現性を向上する技術が提案されている。また、特許文献２では、ハイライト部及び画像形成装置全体の階調性を補正する技術が提案されている。具体的には、用紙上に記録した白レベルから黒レベルまでの多数の階調パターン濃度を受光素子により検知し、濃度が等間隔になる信号レベルを求めて、ガンマ補正曲線を求める技術が示されている。そして、特許文献２では、このガンマ補正曲線の補正値を格納したメモリを用いて画像形成装置全体のガンマ補正を行うようにしている。

特開平０５−０７５８１６号公報 特開２００１−２９２３３１号公報

しかしながら、特許文献１は、２値画像データに対し、注目画素の濃度を補正して１ドット幅の縦線の再現性を向上させる技術であるが、横線、あるいは斜め線の細線再現性向上は図られていない。すなわち、入力画像の細線が同じライン幅の縦線、横線、及び斜め線であっても、細線の角度の違いによりプロセスの影響度が変化するため、線が太ったり、細ったり、細線の再現性がばらつくといった課題が生じる。

特許文献２は、画像形成装置全体のガンマ補正を目的とするもので、極ハイライト部である孤立ドットや細線等についてのドット再現性の向上が図られていない。

本発明の目的は、画像形成装置のプロセス特性を考慮し、縦線、横線、及び斜め線などの様々な角度の線の再現性を向上することにある。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
Ｍ階調で表わされる多値画像データを、プリンタエンジンで再現可能なＮ階調（Ｎ＜Ｍ）の画像データに変換する画像処理装置であって、
前記多値画像データの注目画素が、細線を形成する画素群の内の１つである細線画素であるか非細線画素であるかを検出する検出手段と、
前記検出手段によって前記注目画素が非細線画素であることが検出された場合、前記注目画素にハーフトーン処理を施す処理手段と、
前記検出手段によって前記注目画素が細線画素であることが検出された場合、前記注目画素の画素値を補正する補正手段とを有し、
前記補正手段は、
前記細線画素である前記注目画素及びその周囲画素の画素値を加算した総画素値を算出する加算手段と、
前記加算手段で算出した総画素値を注目画素及び前記周囲画素に割り当てる割当手段と、
を有する。

本発明によれば、画像形成装置のプロセス特性を経ても、線の角度によらず細線の再現性を向上することが可能である。

画像形成装置のシステム構成を示すブロック図である。 画像処理部の詳細構成を示すブロック図である。 プリンタエンジン部の詳細構成を示す模式図である。 細線検出及び孤立画素補正の処理を示すフローチャートである。 細線画素検出を示す図である。 細線画素検出フィルタの一例を示す図である。 細線の角度情報算出を示す図である。 画像形成装置の出力特性の一例を示す図である。 細線検出及び孤立画素補正の処理を示すフローチャートである。 加算フィルタの一例を示す図である。 画素値を割り当てる優先順位パターンの一例を示す図である。 孤立画素補正の処理結果を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

尚、以下に示す実施形態では、説明を簡単にするために、電子写真方式のカラーレーザプリンタを例に本発明を適用した場合について説明する。また、以下の実施形態は特許請求の範囲に関る本発明を限定するものではなく、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

＜実施形態１＞
図１は実施形態１に適用可能な画像形成装置のシステム構成を示すブロック図である。

図１に示すように、画像形成システムは、ネットワーク１００を介してホストコンピュータ１０１と画像形成装置１１０が接続されることにより構成される。また、画像形成装置１１０には、コントローラ部１２０とプリンタエンジン部１３０を備えている。

ネットワーク１００は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、ネットワーク１００に接続された各ユニット相互の情報授受やデータ転送を行う。ホストコンピュータ１０１は、例えば、アプリケーションプログラムにより色情報、文字、図形、イメージ画像、印刷枚数、印刷モード等の印刷画像情報をコントローラ部１２０へ送信する。コントローラ部１２０は、例えば、ＣＰＵ１２１、Ｉ／Ｏインターフェース１２２、メモリインターフェース１２３、画像処理部１２４を備えている。また、コントローラ部１２０には、外部イメージメモリ１１１、ＲＯＭ１１２が接続されている。

ＣＰＵ１２１は、各部とのアクセス及び処理を統括的に制御する。ＣＰＵ１２１は、例えば、ホストコンピュータ１０１から送信された印刷対象のデータを複数色成分で表現した画像データに変換して外部イメージメモリ１１１に展開する処理等、各種データの処理や転送命令を行う中央処理装置である。

外部イメージメモリ１１１は、ＣＰＵ１２１が展開した画像データ等の各種データを一時格納する領域を備えている。ＲＯＭ１１２は、コントローラ部１２０を制御するためのプログラムや画像処理部１２４が用いるデータ等の各種データを格納するメモリである。Ｉ／Ｏインターフェース１２２は、外部から接続される装置との間でデータの入出力を制御する。メモリインターフェース１２３は、外部イメージメモリ１１１から出力された画像データを画像処理部１２４に出力する。画像処理部１２４は、画像データに対し、予め定められた各種画像処理を施し、処理した画像データをプリンタエンジン部１３０へ送信する。この画像処理には、例えば、Ｍ階調で表わされる多値画像データを、プリンタエンジンで再現可能なＮ階調（Ｎ＜Ｍ）の画像データに変換する処理が含まれる。

プリンタエンジン部１３０は、画像形成部１３１を備えている。画像形成部１３１は、電子写真方式により画像処理部１２４からの画像データに基づいて画像形成を行う。

以下、コントローラ部１２０の画像処理部１２４とプリンタエンジン部１３０の画像形成部１３１の詳細な構成について説明する。

図２はコントローラ部１２０における画像処理部１２４の詳細構成を示すブロック図である。

画像処理部１２４には、色変換処理部２０１、濃度補正処理部２０２、細線検出部２０３、ハーフトーン処理部２０４、孤立画素補正部２０５、及びセレクタ部２０６を備えている。

色変換処理部２０１は、例えば、メモリインターフェース１２３を介して外部イメージメモリ１１１に格納されたカラーの画像データを画像形成部１３１が備える色材色に対応した画像データへ分解する。ここでは、ＲＧＢ形式の画像データを、予め設計された色変換テーブルを参照し、ＣＭＹＫ形式の画像データに変換する。濃度補正処理部２０２は、色変換処理部２０１により変換されたＣＭＹＫ形式の画像データに対して、濃度補正テーブルを参照し、色毎に濃度補正処理を行う。濃度補正処理部２０２で処理された色毎の画像データは、細線検出部２０３、ハーフトーン処理部２０４、及び孤立画素補正部２０５に出力される。

細線検出部２０３は、色毎の画像データの各画素に対して、注目画素が細線を形成する画素群の内の１つかどうかを判定する。尚、以下、細線を形成する画素群の１つである画素を細線画素とし、細線を形成する画素群に含まれない画素を非細線画素とする。注目画素が細線画素の場合は、その細線画素を構成要素の１つとして形成される細線（細線部）の角度情報を算出する。そして、細線検出部２０３は、その細線画素の判定結果及び角度情報を細線情報信号として、孤立画素補正部２０５とセレクタ部２０６へ送信する。

ハーフトーン処理部２０４は、濃度補正処理部２０２において処理された色毎の画像データに対し、所定のハーフトーン処理（擬似中間調処理）を行う。ここでは、ハーフトーン処理により所定の２次元閾値マトリクスを用いて、画像形成部１３１が出力可能な２値データに変換する。具体的には、画像データの非細線画素の画素値と、処理対象の非細線画素に対応する閾値マトリクス内の閾値とを比較し、閾値以上は「１」、閾値未満は「０」の２値で表現するものである。この２値データは、露光をするかしないかを表している。特に、画素値が「１」である場合は露光し、画素値が「０」である場合は露光しないことを意味する。

尚、本実施形態では、ＰＷＭ方式を用いて、１画素分の走査露光範囲を主走査方向に対して１５分割する。つまり、１画素内において、１ビットのデータが１５分割領域数あるため、計４ビットのデータをハーフトーン処理部２０４が生成し、セレクタ部２０６へ出力する。４ビット中、１画素内のどれくらいの領域数分を露光するかは、前記非細線画素の画素値と閾値マトリクスの閾値に依存する。

孤立画素補正部２０５は、濃度補正処理部２０２において処理された色毎の画像データと細線検出部２０３より出力された細線情報信号から細線画素に対して、孤立画素補正を行う。尚、細線検出部２０３及び孤立画素補正部２０５の詳細な動作に関しては、後述する。セレクタ部２０６は、細線検出部２０３より出力された細線情報信号に基づいて、処理対象画素が非細線画素である場合にはハーフトーン処理部２０４からの出力値を、処理対象画素が細線画素である場合には孤立画素補正部２０５からの出力値を選択する。そして、セレクタ部２０６から出力される画像データは、レーザ露光の照射時間に相当するパルス幅に各画素が変調され、プリンタエンジン部１３０へ送信する。

図３はプリンタエンジン部１３０の画像形成部１３１の詳細構成を示す模式図である。

プリンタエンジン部１３０では、複数色（ここではＣＭＹＫ）に対応する画像形成ユニット３１０ａ〜３１０ｄが中間転写ベルト３２１上に矢印Ａの移動方向に沿って順次配列されている。画像形成ユニット３１０ａには、感光ドラム３１１ａが像担持体として中心に軸支されている。そして、感光ドラム３１１ａの外周面に対向し回転方向に、帯電器３１２ａ、レーザスキャナ３１３ａ、現像器３１４ａ、クリーニングブレード３１５ａが配置されている。画像形成ユニット３１０ｂ〜３１０ｄについても、画像形成ユニット３１０ａの構成要素と同様の構成要素が構成されている。

また、プリンタエンジン部１３０には、給紙カセット３３０、印刷用紙Ｓ、用紙搬送ベルト３３１、中間転写ベルト３２１上のクリーニング装置３２２、定着器３２３が備えられている。

プリンタエンジン部１３０における画像形成動作は、次のように行われる。

まず、画像形成ユニット３１０ａの帯電器３１２ａにおいて感光ドラム３１１ａの表面に均一な帯電量の電荷が与えられる。次に、レーザスキャナ３１３ａにより、画像データに応じて変調した半導体レーザ等の光線で感光ドラム３１１ａ上を露光し、感光ドラム３１１ａ上に静電潜像を形成する。次に、現像剤（以下、トナーと称す）の内の１つを収納した現像器３１４ａによって、上記静電潜像をトナー像とし、可視化する。

次に、感光ドラム３１１ａ上のトナー像を中間転写ベルト３２１上に一次転写する。次に、給紙カセット３３０から給紙された印刷用紙Ｓが、用紙搬送ベルト３３１上を搬送され、印刷用紙Ｓに上記中間転写ベルト３２１上のトナー像を二次転写する。

その後、同様の画像形成動作を、後段にある残りの各現像剤に対応する画像形成ユニット３１０ｂ〜３１０ｄについても実行する。

画像形成ユニット３１０ｂ〜３１０ｄにおける画像形成動作の完了後、定着器３２３は、上記印刷用紙Ｓ上のトナー像を熱と圧力とによって定着する。その後、トナー像定着後の印刷用紙Ｓは、排出ローラによって排紙トレイに排出される。

尚、感光ドラム３１１ａ上や中間転写ベルト３２１上に残った残留トナーは、感光ドラム３１１上のクリーニングブレード３１５ａにより回収する。同様に、画像形成ユニット３１０ｂ〜３１０ｄそれぞれの対応する感光ドラムについての残留トナーも、対応するクリーニング装置により回収する。更に、中間転写ベルト３２１上に残った残留トナーは、中間転写ベルト３２１上のクリーニング装置３２２により回収する。

以上説明したプロセスにより、画像形成が行われる。

以下、細線検出部２０３及び孤立画素補正部２０５の動作について説明する。尚、以下の説明を簡略化するため、実施形態１では、単色の画像データについての処理方法を説明するが、複数色の画像データを処理する場合は、以下に示す処理を色成分の数だけ同様の処理を行えば良い。

図４は細線検出部２０３及び孤立画素補正部２０５の処理を示すフローチャートである。以下、図４のフローチャートに従い、細線検出部２０３及び孤立画素補正部２０５の処理について説明する。

まず、細線検出部２０３は、濃度補正処理部２０２で処理された色毎の画像データを表す各画素に対して、細線を形成する画素群の内の１つである細線画素であるか非細線画素であるか判定する（ステップＳ４０１）。図５は、細線画素検出で使用する画像データの領域（以下、注目画素Ａを中心として注目画素の周囲に位置する５×５の画素群を周囲画素と称す）である。図６は、細線画素検出で使用する線形の細線検出フィルタの一例である。図６（ａ）は垂直方向の細線検出フィルタで、（ｂ）は水平方向の細線検出フィルタである。また、図６（ｃ）は右斜め方向の細線検出フィルタであり、図６（ｄ）は左斜め方向の細線検出フィルタである。

ここでは、周囲画素の画素値と細線検出フィルタの係数値との積和で算出された算出値Ｌを算出し、この算出値Ｌと予め設定された細線判定閾値ＴＬを比較する。そして、Ｌ≧ＴＬの場合、注目画素Ａは細線画素であると判定する。一方、Ｌ＜ＴＬの場合、注目画素Ａは非細線画素であると判定する。入力された多値画像データに対し、ラスタ順に処理を行う。全画素に対して以上のフィルタ処理を行い、細線画素検出処理が完了する。

尚、図５および図６では参照する画素領域（注目画素及びその周囲画素によって規定される領域）のサイズと細線検出フィルタのサイズを同一のサイズの５×５としているが、このサイズによって本発明が限定されるものではない。また、細線検出フィルタの係数値も図示に限定されるものではない。細線検出において、本実施形態では線形の細線検出フィルタを用いているが、ＶａｎｄｅｒＢｒｕｇフィルタやＰａｔｏｎフィルタ等の他の方法により細線検出を行っても良い。また、細線画素かどうかを判定するための閾値ＴＬは、固定値だけでなく、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）データとして有し、注目画素の位置等に応じて可変値に設定しても良いし、関数として定義しても良い。

次に、細線検出部２０３は、ステップＳ４０１において検出した細線画素について、細線が水平方向に対してどれだけの角度で傾いているかを示す細線角度を算出する（ステップＳ４０２）。細線の角度情報算出は以下のように実行する。図７に示すように、画像データを左上画素からラスタ順に処理を行い、細線画素となる注目画素Ａの座標位置（Ｘ１，Ｙ１）を算出する。

尚、図７の斜線で示す画素は細線画素を示している。太線は、注目画素Ａ（Ｘ１，Ｙ１）を含む５×５の画素群に対する隣接ブロック範囲を示す。この隣接ブロック範囲の中で、次の注目画素が細線画素となる位置まで５×５画素のウィンドウをラスタ順に走査し、隣接画素Ｂ（Ｘ２，Ｙ２）を算出する。ここで、注目画素Ａと隣接画素Ｂの座標位置から、以下の式の通りに注目画素Ａから隣接画素Ｂまでの細線画素について角度情報を算出する。

θ＝ｔａｎ^-1（（Ｙ１−Ｙ２）／（Ｘ１−Ｘ２））・・・（式１）
式１におけるθは、細線の角度情報を示す。式１で算出した角度情報は、注目画素Ａから隣接画素Ｂまでの細線画素に対して、割り当てられる。つまり、図７が示す場合、注目画素Ａと隣接画素Ｂの間に位置する４つの細線画素についても、注目画素Ａおよび隣接画素Ｂと同じ角度情報が与えられる。上記処理を入力画像データ内の細線画素について、繰り返し行う。これによりステップＳ４０２において、入力画像データの各細線画素に、細線の角度情報が付与される。

次に、孤立画素補正部２０５は、ステップＳ４０２において算出された各細線画素の角度情報に従い、角度情報に応じたＬＵＴを用いて細線画素の画素値を補正する（ステップＳ４０３）。

ここで、図８は、電子写真方式による画像形成装置の出力特性の一例を示す図である。横軸は、入力画素値であり、縦軸は出力濃度を示している。目標とする出力特性を示す破線に対し、実線は実際の画像形成装置の出力特性を示している。この画像形成装置の出力特性は、細線の角度によって出力特性が異なる。そのため、図８に示すように画像形成装置の出力が目標とする出力（目標値）になるように、予め細線の角度に応じたＬＵＴを設計する。具体的には、任意の角度、任意の画素値となる細線画像を含む入力画像を画像形成装置で出力する。その出力結果から濃度センサ等を用いて出力濃度を測定し、入力画素値と出力濃度の関係を把握する。上記処理を複数の画素値で実施することで、ある角度における画像形成装置の出力特性が把握でき、目標とする出力濃度になるように、ＬＵＴを設計する。尚、目標とする出力濃度は、図８に示すように、入力画素値と出力濃度の関係が線形となるように設定しても良いし、任意な特性になるように設定しても良い。また、これらの処理を複数角度で実施することで、細線の角度に応じた補正用ＬＵＴが設計できる。

ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２において算出された各細線画素の角度情報に従い、前記予め設計された角度情報に応じたＬＵＴを適用することで、各細線画素の画素値を補正（画素値補正）する。尚、細線画素の角度情報に該当するＬＵＴが設定されてない場合は、設定されている角度に最も近いＬＵＴを用いても良いし、近傍２点のＬＵＴから補間して用いても良い。そして、補正された各細線画素は、ハーフトーン処理部２０４と同様に、４ビットの画素値として表現され、セレクタ部２０６へ送信する。

以上、細線画素は、その角度情報に応じたＬＵＴを用いて、画素値が補正される。また、非細線画素には、前述したように、階調を表現可能なハーフトーン処理が適用される。つまり、入力された画像データの細線部は、その角度が異なることで発生する出力の濃度差が低減し、非細線部は、ハーフトーン処理により階調再現され、良好な出力画質を得ることができる。

以上説明したように、実施形態１によれば、注目画素データが細線画素であるか非細線画素であるかによって、セレクタ部２０６において画像処理内容を切り替え、レーザ露光の照射時間に相当するパルス幅に各画素が変調された画像データを出力する。そして、画像形成装置のプロセス特性を考慮して、細線の角度に応じて細線画素の出力値を補正することで、孤立ドットの白飛びや細線の角度の違いによって生じる出力濃度差を低減した高画質な出力画像を得ることができる。

尚、本実施形態では、細線の角度が異なることで発生する濃度差は、角度毎の補正ＬＵＴを適用しているが、これに限定されない。例えば、角度毎にＬＵＴを用意しなくとも角度毎に係数を変え、画素値に係数を乗じ、４ビットの画素値に正規化した値をセレクタ部２０６へ送信するようにしても良い。

＜実施形態２＞
実施形態１では、入力された画像データから細線画素を検出し、検出した各細線画素において、角度情報に応じた補正ＬＵＴを適用することで、細線の角度が異なることで発生する出力の濃度差を低減している。

これに対して、実施形態２では、入力された画像データの細線画素の角度情報を利用せず、順次各細線画素に孤立画素補正を行い、角度の違いでの出力濃度差を低減する方法について説明する。尚、実施形態２における画像形成装置の構成は、実施形態１の画像形成装置と同様のため、詳細な説明は省略する。

図９は実施形態２の細線検出部２０３及び孤立画素補正部２０５の処理を示すフローチャートである。以下、図９のフローチャートに従い、実施形態２の孤立画素補正部２０５の処理について説明する。

まず、実施形態１と同様、細線検出部２０３は、濃度補正処理部２０２から出力された色毎の画像データの各画素に対して、注目画素が細線画素であるか非細線画素であるか判定する（ステップＳ９０１）。

次に、細線検出部２０３は、注目画素が細線を構成する一部の画素を示す細線部であるか判定する（ステップＳ９０２）。ステップＳ９０２では、注目画素を中心とする３×３の画素群を周囲画素とし、入力された多値画像データを順次走査する。注目画素が細線部の場合（ステップＳ９０２でＹＥＳ）、以下で説明するステップＳ９０３の処理を行う。一方、注目画素が細線部でない場合（ステップＳ９０２でＮＯ）、ステップＳ９０６の処理を行う。

注目画素を中心とする周囲画素が未補正画素であるかを判定する（ステップＳ９０３）。ここでは、以下で説明するステップＳ９０４及びステップＳ９０５の処理は、重複処理を行わないための判定処理である。注目画素及び周囲画素のいずれも未補正画素である場合（ステップＳ９０３でＹＥＳ）、ステップＳ９０４の処理を行う。一方、未補正画素でない場合（ステップＳ９０３でＮＯ）、つまり、注目画素及び周囲画素に補正済画素が含まれる場合は、ステップＳ９０６の処理を行う。

次に、孤立画素補正部２０５は、注目画素及び周囲画素の画素値を加算する（ステップＳ９０４）。図１０は、画素値を加算する際に用いる３×３の加算フィルタの一例を示している。この加算フィルタ（３×３）と注目画素及び周囲画素（３×３）の積和から、総画素値Ｖを算出する。

次に、孤立画素補正部２０５は、ステップＳ９０４において算出した総画素値Ｖに基づいて、注目画素及び周囲画素へ画素値を割り当てる（ステップＳ９０５）。ここでは、実施形態１と同様に、ＰＷＭ方式を用い、１画素を４ビットの画素値として表現する。図１１は、予め決められた画素値を割り当てる周囲画素の割当優先順位を示す一例である。図１１で示す３×３画素内の割当優先順位に従い、まず注目画素に画素値を割り当て、次に注目画素の右側に位置する隣接画素へ画素値を割り当てる。このように、注目画素を中心に画素値を割り当てるドット集中型のパターンを使用することで、画像形成装置のプロセス特性の影響を受け難い、安定したドット再現が可能となる。

図１２は、具体的にステップＳ９０４とステップＳ９０５の孤立画素補正の処理例を示す図である。図１２が示す３×３画素からなる細線部は、３つの細線画素を含み、中間調の斜め細線を構成している。細線部における細線画素の画素値は、いずれも１２８／２５５（８ビット）である。この細線部の入力画像データが示す画素値と図１０の加算フィルタで定義される重み係数との積和により、総画素値Ｖは、Ｖ＝１２８×１．４＋１２８×１．０＋１２８×１．４から４８６．４となる。算出された総画素値Ｖは、図１１に示した画素値を割り当てる周囲画素の優先順位から、まず注目画素に８ビットの最大値である２５５が割り当てられる。次に、注目画素の右側の隣接画素に残りの２３１．４が割り当てられる。そして、図１２に示すように補正結果は、１画素４ビットで表現するため、注目画素は１５、右側の隣接画素は１４となる。

これらステップＳ９０２からステップＳ９０５の処理を入力された画像データの全画素に対し、繰り返し処理する（ステップＳ９０６）。入力された画像データの全画素に対し、処理が終了した場合は、補正された細線部の値をセレクタ部２０６へ送信する。全画素に対し、処理が終了していない場合は、ステップＳ９０２へ戻り、処理を繰り返す。

以上説明したように、実施形態２によれば、入力された画像データの各細線画素について孤立画素補正処理を行う。これにより細線部は、画像形成装置のプロセス特性の影響を受け難い、安定した細線画素に補正され、ドットの再現性が向上する。従って線の角度が異なる場合でも、個々の細線画素が安定しているため、濃度差が低減できる。一方、非細線部は、実施形態１と同様に、ハーフトーン処理により階調表現される。

尚、図１０の加算フィルタの大きさは３×３としているが、これに限定されるものではない。また、加算フィルタの重み係数は、所定値を用いているが、例えば、注目画素の画素値に応じて、重み係数の値を変えても良い。

また、総画素値Ｖを周囲画素に割り当てる優先順位は、図１１に示したように、予め決めた固定のパターンに限らない。例えば、周囲画素の画素値分布により注目画素の重心位置を算出し、重心位置に近い画素から優先順位を高くするようなパターンでも良い。

尚、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (8)

1. Ｍ階調で表わされる多値画像データを、プリンタエンジンで再現可能なＮ階調（Ｎ＜Ｍ）の画像データに変換する画像処理装置であって、
   前記多値画像データの注目画素が、細線を形成する画素群の内の１つである細線画素であるか非細線画素であるかを検出する検出手段と、
   前記検出手段によって前記注目画素が非細線画素であることが検出された場合、前記注目画素にハーフトーン処理を施す処理手段と、
   前記検出手段によって前記注目画素が細線画素であることが検出された場合、前記注目画素の画素値を補正する補正手段とを有し、
   前記補正手段は、
   前記細線画素である前記注目画素及びその周囲画素の画素値を加算した総画素値を算出する加算手段と、
   前記加算手段で算出した総画素値を注目画素及び前記周囲画素に割り当てる割当手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記補正手段は、
   前記細線画素である注目画素を構成要素の１つとして形成される細線部の角度情報を算出する角度情報算出手段と、
   前記角度情報算出手段で算出された前記細線部の角度情報に基づき、前記細線画素である前記注目画素の画素値を予め設定された目標値に補正する画素値補正手段と、
   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. 前記加算手段は、前記注目画素及びその周囲画素によって規定される画素領域と同一のサイズのフィルタの係数値との積和で、前記総画素値を算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記割当手段は、予め決められた割当優先順位に従い、前記総画素値を前記注目画素及び周囲画素に割り当てる
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記予め決められた割当優先順位は、前記注目画素の中心から割当優先順位を割り当てるドット集中型のパターンである
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. Ｍ階調で表わされる多値画像データを、プリンタエンジンで再現可能なＮ階調（Ｎ＜Ｍ）の画像データに変換する画像処理方法であって、
   前記多値画像データの注目画素が、細線を形成する画素群の内の１つである細線画素であるか非細線画素であるかを検出する検出工程と、
   前記検出工程によって前記注目画素が非細線画素であることが検出された場合、前記注目画素にハーフトーン処理を施す処理工程と、
   前記検出工程によって前記注目画素が細線画素であることが検出された場合、前記注目画素の画素値を補正する補正工程とを有し、
   前記補正工程は、
   前記細線画素である前記注目画素及びその周囲画素の画素値を加算した総画素値を算出する加算工程と、
   前記加算工程で算出した総画素値を注目画素及び前記周囲画素に割り当てる割当工程と
   を有することを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータ装置を制御して、請求項１から請求項５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。
8. 請求項７に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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