JP2017199981A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 鮮鋭性低下を補償しつつ、高周波領域の明るさが低下するのを抑制した画像データを生成する。【解決手段】 画像データに対し画像形成装置により低下する低周波数成分の鮮鋭性を回復する回復処理手段と、回復処理された画像データをハーフトーン画像データに変換するハーフトーン処理手段とを有し、ハーフトーン処理手段は、局所領域におけるエッジ強度を算出し、前記局所領域を各画素の画素値に基づいて第１の画素群と第２の画素群とに分割し、各画素の画素値と閾値とエッジ強度とに基づいて第１の画素群にはドットが配置されやすく、第２の画素群にはドットが配置されにくくなるように、ドットを分配する分配順を決定し、前記分配順を参照して局所領域に出力すべきドットの数分のドットを、前記局所領域に含まれるいずれかの画素に分配することにより、前記局所領域の各画素の出力値を決定することを特徴とする画像処理装置。【選択図】 図１

Description

本発明は、入力された画像データを記録装置が記録可能な画像データに変換する画像処理技術に関する。

インクジェットプリンタなどの画像形成装置より出力される画像は、インクの着弾位置ずれやインクの滲み（メカニカルドットゲイン）、光学的暈け（オプティカルドットゲイン）等により、入力画像に比べ鮮鋭性が低下することが知られている。特許文献１には、そこで出力画像の周波数特性をあらかじめ取得し、入力画像に対して取得した周波数特性の逆特性を持つフィルタを用いて周波数強調処理を行う方法が開示されている。

特開２００３−１５３８６５号公報

特許文献１に記載の方法を用いて、入力画像に対して周波数強調処理を行い、インクジェット方式などの画像形成装置が記録媒体上に画像を形成すると、高周波領域で明るさが低下してしまう。そこで本発明は、入力画像に対して鮮鋭性低下を補償しつつ、高周波領域において明るさが低下するのを抑制した画像データを生成することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明は、記録媒体上に画像を形成する画像形成装置のためのハーフトーン画像データを生成する画像処理装置であって、入力された画像データに対して、前記画像形成装置により低下する画像の鮮鋭性のうち所定の周波数より低い周波数成分の鮮鋭性を回復する回復処理手段と、前記回復処理手段により回復処理された画像データを、前記画像形成装置が出力可能な階調数のハーフトーン画像データに変換するハーフトーン処理手段とを有し、前記ハーフトーン処理手段は、前記回復処理された画像データの局所領域ごとに出力すべきドットの数を目標値として算出する目標値算出手段と、前記局所領域に対応する閾値を取得する取得手段と、前記局所領域におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、前記局所領域に含まれる画素を、各画素の画素値に基づいて第１の画素群と第２の画素群とに分割する分割手段と、前記局所領域に含まれる各画素について、各画素の画素値と各画素に対応する閾値および前記エッジ強度とに基づいて各画素の評価値を算出し、ドットを分配する分配順を前記評価値の順に決定する分配順決定手段と、 前記分配順を参照して前記目標値の分、前記局所領域に含まれる画素にドットを分配することにより、前記局所領域の各画素の出力値を決定する出力値決定手段とを有し、前記分配順決定手段は、前記第１の画素群にはドットが配置されやすく、前記第２の画素群にはドットが配置されにくくなるように、前記評価値を算出することを特徴とする。

本発明によれば、入力画像に対して鮮鋭性低下を補償しつつ、高周波領域において明るさが低下するのを抑制した画像データを生成できる。

画像形成装置の構成を示すブロック図である。 ガンマ補正特性を説明する図である。 画像形成装置の周波数特性とその逆特性を示す図である。 画像形成装置の周波数特性の逆特性で鮮鋭性回復処理を行った場合の明るさ低下を説明する図である。 ガンマ補正による平均出力濃度の上昇を説明する図である。 画像処理装置１の全体の処理の流れおよびハーフトーン処理における処理の流れを説明する図である。 画像データの一例を示す図である。 閾値マトリクスの一例図である。 ハーフトーン処理１０６による処理結果を説明する図である。 情報処理装置の構成を示すブロック図である。 所定の周波数の決定方法を説明するフローチャートである。 周波数特性計測チャートの一例を示す図である。 ハーフトーン処理におけるブロックサイズの決定方法を説明するフローチャートである。 ハーフトーン処理における鮮鋭性回復の調整用パラメータｋの決定方法を説明するフローチャートである。 回復フィルタの作成方法を説明するフローチャートである。 画像形成装置の構成を示すブロック図である。 ハーフトーン処理１０６の処理の流れ示す図である。 ブロックの分割方法を示す図である。 ハーフトーン処理１０６の処理の流れ示す図である。 ハーフトーン画像データの合成方法を説明する図である。 ブロックの分割方法を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、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。

＜第１実施形態＞
図１（ａ）、第１実施形態に適用可能な画像形成装置の構成を示すブロック図である。本実施形態において画像形成装置は、インクジェット方式を用いたプリンタを例として説明する。画像処理装置１は、入力された画像データから画像形成部２が出力可能な印刷データを生成する。画像処理装置１は、画像形成装置３の専用の画像処理回路として画像形成装置３に内蔵されている。画像処理装置１は、フィルタ係数保持部１０１、回復処理部１０２、色分解処理部１０３、出力ガンマ補正処理部１０４、画像格納部１０５、ハーフトーン処理部１０６を有する。入力される画像データは、レッド（Ｒ），グリーン（Ｇ），ブル（Ｂ）それぞれのデジタルなデータである。各色の画像データは、画素ごとに０〜２５５の画素値（８ビット）を有する。

フィルタ係数保持部１０１は、後述する方法によりあらかじめ作成された鮮鋭性回復フィルタのフィルタ係数を保持する。

回復処理部１０２は、フィルタ係数保持部１０１からフィルタ係数を読み込み、各色の画像データに対して畳み込み演算を行う。本実施形態では特に、所定の周波数より低い周波数成分を主に回復する低周波の鮮鋭性を回復する。低周波領域を回復するフィルタの特性については後述する。

色分解処理部１０３は、色分解テーブルを参照して、回復処理部１０２から出力される各色の画像データを、画像形成部２が備える色材に対応する色材量データに色分解する。本実施形態における画像形成部２はシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）を備えるとする。従って色分解処理部１０３は、ＲＧＢで表わされる入力の画像データをＣＭＹＫで表わされる出力デバイスの画像データに変換する。ここでは、ＣＭＹＫ毎の画像データそれぞれも、８ビットのデータであるとする。

ガンマ補正処理部１０４は、各色の色材量データに対してガンマ補正処理を行う。入力画像と、画像形成部２が画像を記録した記録媒体上の出力画像の明度との関係が線形に変化するように補正する。図２は、画像形成部２のガンマ特性を説明する図である。それぞれ横軸は、入力画像における濃度を、縦軸は、出力画像における濃度を示している。各濃度は、画像データにおる最大濃度値を１００％として換算している。図２（ａ）は、画像形成部２の入出力特性を示す。図２（ａ）に示す通り、入力濃度の変化に対して出力濃度は非線形に変化する。図２（ｂ）は、ガンマ補正処理に用いるガンマ補正特性を示す。ガンマ補正特性を、入出力特性の逆特性とすることで、ガンマ補正処理を介した出力特性がリニアになるように入力濃度を補正する。画像格納部１０５は、ガンマ補正後の各色材量データを一時的に記憶する。

ハーフトーン処理部１０６は、色材量データを画像形成部２が出力可能な階調数のハーフトーン画像データに変換する。本実施形態では、８ビットの色材量データを各画素について０または１からなる２ビットのデータに変換するものとする。なお画素値０はドットを配置しないことを、画素値１はドットを配置することを意味する。ハーフトーン処理部１０６は、色材量データにおいて所定の周波数より高い周波数成分の鮮鋭性を主に回復したハーフトーン画像データを生成する。詳細は後述する。

画像形成部２は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色の色材を備え、ハーフトーン画像データに基づいて各色の色材を記録媒体上に吐出し、画像を形成する。図６（ａ）に、画像処理装置１の各構成による処理の流れを示す。ステップＳ６０１において回復処理部１０２は、画像データを読み込む。ステップＳ６０２において回復処理部１０２は、フィルタ係数保持部１０１からフィルタ係数を読み込む。ステップＳ６０３において回復処理部１０２は、読み込んだ画像データの画素毎にフィルタ係数を用いて畳み込み演算を行うことで、低周波領域の鮮鋭性回復処理をする。ステップＳ６０４において色分解処理部１０３は、ＲＧＢ毎の鮮鋭性回復処理後の画像データをＣＭＹＫ４つの色材量データに変換する。ステップＳ６０５においてガンマ補正処理部１０４は、図２（ｂ）に示すガンマ補正特性を参照して各色の色材量データに対してガンマ補正を行う。

ステップＳ６０６においてハーフトーン処理部１０６は、各色の色材量データをより階調数の低いハーフトーン画像データに変換し、ハーフトーン画像データを出力する。ハーフトーン処理の詳細については後述する。

ここで、鮮鋭性回復と画像の明るさ低下の関係について、説明する。記録媒体上に画像を形成すると、ドット位置のゆらぎやインクの滲みによって、画像の鮮鋭性が低下する。そこで出力画像の周波数特性の逆特性を持つフィルタを用いて、入力画像に対して鮮鋭性回復処理を行うことで、出力画像における鮮鋭性低下を補償することができる。図３は、出力画像の周波数特性と、その逆特性を示している。横軸は空間周波数を示し、縦軸は応答（振幅）である。空間周波数ｕにおける出力画像の周波数特性Ｐ（ｕ）と、Ｐ（ｕ）の逆特性Ｒ（ｕ）＝１／Ｐ（ｕ）を図示している。このとき、逆特性Ｒ（ｕ）を逆フーリエ変換して得られるフィルタを鮮鋭性回復処理に用いる。

ところが、前述したように、画像形成装置の入力画像に対して鮮鋭回復処理を行うと、高周波領域において平均の明るさが低下する。逆特性Ｒ（ｕ）で回復処理を行った場合の明るさ低下している例を、図４（ａ）の曲線Ｌ（ｕ）で示す。横軸は周波数を、縦軸は明るさを示す。曲線Ｌ（ｕ）は、周波数ｕ、平均明度Ｌａｖｅの振幅を持つ正弦波画像を画像した場合の、周波数ｕに対する出力画像の平均の明るさを示している。

図４（ａ）に示す通り、高周波領域では平均の明るさが低下しているのがわかる。

このような明るさの低下は、鮮鋭性回復処理後に行われるガンマ補正処理によって、平均出力濃度値が上昇することが要因である。

図５は、ガンマ補正処理による明るさ低下について説明するための図である。ここでは説明を単純化するため、画像５０１や画像５０２のように２種類の画素値からなる矩形波画像を例に説明する。

各画像はいずれも、明るい領域と暗い領域が２つ繰り返し配置された矩形波画像を縮小した画像である。画像５０１の明るい領域の各画素は画素値ｘ１、暗い領域の各画素は画素値ｘ２である。画像５０１に対して鮮鋭性回復処理を実行すると、画像５０２が得られる。図５（ａ）は、鮮鋭性回復処理前の画像における明るさを示している。画像５０１の各画素値ｘ１、ｘ２に対しガンマ補正処理が施されると、ガンマ補正後の出力濃度はそれぞれｙ１、ｙ２となり、その平均値はｙ＿ａｖｅとなる。図５（ｂ）は、鮮鋭性回復処理後の画像における明るさを示している。鮮鋭性回復処理が施されると、画像５０１の明るさの平均値を保ったまま、コントラストが強調される。したがって鮮鋭性回復前の画像５０１と鮮鋭性回復後の画像５０２では、明るさの平均は同じ（ｘ＿ａｖｅ＝ｘ’＿ａｖｅ）である。ここで画像５０２の各画素値ｘ’１、ｘ’２に対してガンマ補正処理が施されると、ガンマ補正後の出力濃度はぞれぞれｙ’１、ｙ’２となり、その平均値はｙ’＿ａｖｅとなる。図５（ａ）と図５（ｂ）から明らかなように、鮮鋭性回復前の画像５０１の方が、鮮鋭性回復後の画像５０２よりも、ガンマ補正後における平均の明るさが大きく（ｙ’＿ａｖｅ＞ｙ＿ａｖｅ）なる。プリンタなどの画像形成装置のガンマ補正特性は、一般に下に凸の形状となる。そのため、ガンマ補正前の画像における明るさの平均値が同じであっても、鮮鋭性回復後の画像にガンマ補正処理を施すと、明るさが低下してしまう。

このような出力濃度の上昇は、鮮鋭性回復処理における回復量が大きいほど大きくなる。鮮鋭性回復フィルタの特性は、図３のＲ（ｕ）に示したような特性となる。そのため、大きな回復量が必要な高周波領域ほど、出力濃度における明るさ低下が発生する。

そこで本実施形態では、低周波領域における回復処理を、回復処理部１０２が行い、高周波領域における鮮鋭性の回復を、ガンマ補正後のハーフトーン処理において行う。図１（ｂ）は、ハーフトーン処理部１０６の詳細な構成を示すブロック図である。ブロック分割部１０７は、入力された色材量データを所定のブロック（局所領域）毎に分割し、処理対象ブロックに含まれる画素の画素値を、平均値算出部１０８、比較部１１０、エッジ強度算出部１０９、分配順決定部１１１それぞれに出力する。平均値算出部１０８は、処理対象ブロックにおける各画素の画素値を平均し、平均値を出力する。比較部１１０は、処理対象ブロックの平均値と処理対象ブロックの各画素の画素値とを比較し、低濃度画素群と高濃度画素群の２つに分割する。エッジ強度算出部１０９は、処理対象ブロックにおける画素値の分散値を算出する。ここで算出される分散値は、処理対象ブロックのエッジ強度を示す。

分配順決定部１１１は、処理対象ブロックに対応する閾値データを取得し、処理対象ブロックにおける各画素の画素値と、各画素に対応する閾値とに基づいて処理対象ブロックにおけるドットの分配順を決定する。本実施形態では、図８（ａ）に示すように２５６×２５６からなるブルーノイズ特性をもつ閾値マトリクスを用いるものとする。閾値マトリクスは、画素に対応して値の異なる閾値が配置されている。閾値マトリクスは、画素値の方が閾値よりも大きければ１に、画素値の方が閾値以下であれば０に変換することで量子化するディザ処理に用いられる。閾値が小さい方が量子化結果は１（ドット）に変換されやすくなる。なお、画像データのサイズが閾値マトリクスのサイズよりも大きい場合は、閾値マトリクスをタイル状に繰り返し配置することで、全画素に閾値を対応づける。分配順決定部１１１は、処理対象ブロックにおける画素毎に、画素値と閾値との差分を各画素の評価値として算出し、評価値の大きい順に分配順を決定する。

目標値算出部１１３は、処理対象ブロックに対して量子化値１（ドット）をいくつ配置すべきかを算出するために、処理対象ブロックの平均値と処理対象ブロックに対応する閾値データとを比較し、量子化する。量子化結果をカウントした値を目標値として出力する。出力値決定部１１２は、処理対象ブロックについて、目標値と分配順を参照して処理対象ブロックの出力値を決定する。

図６（ｂ）は、ハーフトーン処理部１０６における詳細な処理の流れを示す図である。ステップＳ６０７においてブロック分割部１０７は、画像格納部１０５からガンマ補正後の色材量データを読み込み、処理ブロックに分割する。ここでは、図７に示すような８ビットの画像データ７０１に対して、４画素×４画素の矩形領域毎に分割するものとする。以降の処理は、画像データ７０１におけるブロック７０２に対する処理を例に説明する。ステップＳ６０８において平均値算出部１０８は、処理対象ブロックにおける画素群の画素値の平均値を算出する。図７のブロック７０２の場合、画素値の平均値として１２８が算出される。ステップＳ６０９においてハーフトーン処理部１０６は、処理対象ブロックの位置に対応する閾値データを取得する。処理対象ブロックは、４画素×４画素のブロックなので、ここでは１６の閾値を取得することになる。

ステップＳ６１０において目標値算出部１１３は、ステップＳ６０２で算出された処理対象ブロックの平均値に対し、ステップＳ６０９で取得した各閾値と比較することにより量子化結果を算出する。図８（ｂ）は、ブロック７０２における処理の場合を示している。平均値と閾値群８０１それぞれを比較し、平均値よりも閾値の方が大きい画素は０、平均値よりも閾値の方が小さい画素は１として量子化し、量子化結果８０６を得られる。量子化結果８０６において、黒画素は量子化結果が１であることを示し、白画素は量子化結果が０であることを示す。入力画素値が閾値に近い値で変動していると、入力画素値と閾値とを比較したときに、入力が措置と閾値とが干渉し、入力画像の濃度が保存されなくなる場合がある。例えば、入力画素値がほんの少し閾値よりも大きな値で変動していた場合は全て１に量子化されるが、入力画素値がほんの少し閾値よりも小さな値で変動していた場合は全て０に量子化されてしまう。そこでステップＳ６０３においては、入力画素値の変動を抑えるために処理対象ブロックの平均値を用いて閾値と比較することにより、処理対象ブロックの濃度に応じた量子化結果を算出する。

ステップＳ６１１において目標値算出部１１３は、ステップＳ６０４における量子化結果を集計する。ここでは、ステップＳ６０１で量子化結果が１（黒）となった画素の数を計算する。図８（ｂ）に示す例では、集計結果は８である。この集計結果は、後のステップＳ６１６においてドットを配置する際の処理対象ブロックの目標値となる。

ステップＳ６１２においてエッジ強度算出部１０９は、処理対象ブロックの分散値を算出する。本分散値は、処理対象ブロックにおける各画素の画素値から処理対象ブロックの画素値の平均値を引いた数の２乗の総和を算出し、処理対象ブロックの画素数で割ることで得ることができる。処理ブロックの画素の座標ｉ、ｊにおける画素値をｘ＿ｉｊ、平均値をｘａとすると、分散値は以下の式（１）のより求められる。
分散値σ＾２＝１／Ｎ × Σ（ｘ＿ｉｊ−ｘａ）＾２ …（１）
図７のブロック７０２の場合、分散値は４０９６となる。

ステップＳ６１３において比較部１１０は、処理ブロックの各画素をグループ分けする。比較部１１０は、ステップＳ６０２において算出した平均値を境に、高濃度画素群と低濃度画素群の２グループに分割する。具体的には、画素値が平均値より大きい画素は高濃度画素とし、画素値が平均値以下である画素は低濃度画素とする。図７に示すブロック７０２の場合、高濃度画素を白抜き文字、低濃度画素を黒文字で示している。平均値が１２８なので、画素値１９２の８画素は高濃度画素、画素値６４の８画素は低濃度画素としてグループ分けされる。

ステップＳ６１４およびステップＳ６１５において分配順決定部１１１は、処理対象ブロックにドットを分配する優先順（以降、分配順とする）を決定するための各画素の評価値を計算する。ステップＳ６１３において低濃度画素と判定された画素は、ステップＳ６１４に、高濃度画素と判定された画素はステップＳ６１５における処理で評価値を算出する。ステップＳ６１４において分配順決定部１１１は、低濃度画素に対しては、画素値と閾値とに基づいて各画素の評価値を算出する。具体的には“評価値＝画素値−閾値”として評価値を算出する。画素値が大きくなると、ドットを優先的に分配されやすくなり、また、対応する閾値が小さい場合にも優先的にドットを分配されやすくなる。入力値が一定であるならば、閾値の大きさのみに依存してドットが分配される順番が決まるため、もともとの閾値マトリクスの特性通りの順番で出力階調値が決定される。

一方、ステップＳ６１５において分配順決定部１１１は高濃度画素に対しては、画素値、閾値および分散値に基づいて各画素の評価値を決定する。具体的には“評価値＝画素値−閾値＋分散値×ｋ”を評価値として算出する。なおｋは鮮鋭性回復の調整用パラメータである。調整用パラメータｋを大きくするほど、コントラストが大きくなり、鮮鋭性が増加する。ステップＳ６１５において、高濃度画素については、低濃度画素に対して算出される評価値に対して、さらに分散値に応じた重みづけをしている。処理対象ブロックの分散値が大きい場合は、処理対象ブロックはエッジ強度が大きいことを意味する。つまり処理対象ブロックにエッジが含まれる場合、高濃度画素の評価値は低濃度画素の評価値よりも大きい値が算出されやすくなる。この重み付けは、低濃度画素に対して行っても、同様の効果を得ることができる。その場合は、ステップＳ６１３において高濃度画素と判定された画素に対しては“評価値＝画素値−閾値”とし、低濃度画素と判定された画素に対しては“評価値＝画素値−閾値−分散値×ｋ”として評価値を算出する。また、高濃度画素と低濃度画素の双方に、それぞれ正の重みと負の重みを付けてもよい。その場合は、ステップＳ６１３において高濃度画素と判定された画素に対しては“評価値＝画素値−閾値＋分散値×ｋ”とし、低濃度画素と判定された画素に対しては“評価値＝画素値−閾値−分散値×ｋ”として評価値を算出する。

ステップＳ６１６において分配順決定部１１１は、ステップＳ６１４およびステップＳ６１５において算出した各画素の評価値に基づいて、処理対象ブロックの分配順を決定する。本実施形態では、評価値の大きい値から評価値の小さい値の順にソートし、分配順とする。複数の画素で評価値が同じ値である場合は、画素値や閾値の大きさによって、その順番を決めればよい。本実施形態では、評価値が同じ場合は、閾値の小さい画素の方をより高い分配順として優先するようにする。また画素値が、画素値のレンジの最小値（０）または最大値（２５５）である場合、例えばソート処理をすることなく分配順を決定するようにしてもよい。例えば画素値が最小値である場合には、分配順が必ず最後に位置するように決定し、画素値が最大値である場合には分配順が必ず最初に位置するように決定し、残りの画素の評価値をソート処理してもよい。

ステップＳ６１７において出力値決定部１１２は、処理対象ブロックの目標値および分配順に基づいて、処理対象ブロックにおいてドットを配置する画素を決定し、各画素の出力値を出力する。出力値決定部１１２は、分配順に目標値に達するまで出力値を１（ドット配置）とする画素を決定し、目標値に達したら残りの画素は出力値を０とする。以上でハーフトーン処理部１０６における処理を完了する。図９は、本実施形態における処理の効果を説明する図である。図７のブロック７０２に対し、図８（ａ）の閾値群８０１を用いてハーフトーン処理した場合の例を、示している。評価値算出結果９０１は、ｋ＝０としたとき、すなわち全ての画素に対して画素値と閾値のみから評価値を算出した場合の結果を示す。この場合、低濃度画素も高濃度画素も同様の算出方法により評価値が算出されたことになる。ブロック７０２における目標値は８であるから、この評価値のうち値が大きい上位８画素に対してドットをＯＮに（出力値を１）し、それ以外の８画素はドットをＯＦＦ（出力値０）とするため、ハーフトーン画像１１０２を得られる。一方、評価値算出結果９０３は、ｋ＝０．００５とした場合の例である。この場合、ブロック７０２のうち高濃度画素には、低濃度画素の評価値算出方法に対してさらに分散値×ｋ＝２０の重み付けをした評価値が算出される。このように算出した評価値からは、ハーフトーン画像１１０４が得られる。また、評価値算出結果９０５は、ｋ＝０．０１とした場合の例である。この場合、ブロック７０２のうち高濃度画素には、低濃度画素の評価値算出方法に対してさらに分散値×ｋ＝４１の重み付けをした評価値が算出される。このように算出した評価値からは、ハーフトーン画像１１０６が得られる。

ハーフトーン画像９０２、９１０、９１１を比較すると、高濃度画素の評価値に対して、分散値の分大きい値が算出されるように重みづけすることで、ハーフトーン画像におけるコントラストが強調され、鮮鋭性が増加することがわかる。これは、処理対象ブロックにおける分散値が大きい（エッジ強度が高い）ほど、高濃度画素の評価値を、低濃度画素の評価値より大きい値になるよう算出したことで、高濃度画素に優先的にドットが配置されやすくなるためである。このようにエッジに応じたコントラスト強調をするため、回復処理部１０２が回復しなかった高周波領域の回復処理をハーフトーン処理部１０６が実行できる。その結果、鮮鋭性回復処理によって生じる明るさの低下を抑制しつつ、低周波領域から高周波領域まで鮮鋭性を回復することができる。

上述の通り本実施形態では、回復処理部１０２は所定の周波数以下の鮮鋭性回復処理を行う。そこで、所定の周波数ｕｂの決定方法を説明する。本実施形態における回復処理部１０２は、図４（ｂ）に示すようにガンマ補正処理前に全ての周波数成分の鮮鋭性回復処理を行った場合に、明るさ低下量が一定量以上発生し始める周波数ｕｂ以下の周波数を回復処理の対象とする。以下、図１１に示すフローチャートを用いて、周波数ｕｂの決定方法を詳細に説明する。なお、以降説明する周波数ｕｂの決定方法は、上述の画像形成装置３に内蔵される画像処理装置１を設計する際に行う。

ステップＳ１１０１において、画像形成部２に周波数特性計測チャートを記録媒体上に出力させる。なお、計測チャートの出力時は、鮮鋭性回復処理およびハーフトーン処理部１０６におけるコントラスト強調を行わない。すなわち、回復フィルタ処理は行わず、前述したハーフトーン処理においてはｋ＝０とする。図１２に、計測チャートの一例を示す。ここではベタ画像および異なる周波数の複数の正弦波パターンを用いる。

ステップＳ１１０２において不図示の測定装置を用いて、記録媒体上の計測チャートを測定する。測定装置には、例えば、スキャナ、ディジタルカメラ、顕微鏡、マイクロデンシトメータなどを用いることができる。ここではスキャナを用いるとする。スキャナを用いて記録媒体上の計測チャートを読み取り、取得した読み取り結果に基づいて画像形成装置３の周波数特性Ｐ（ｕ）を算出する。周波数応答値Ｐ（ｕ）は、例えば下式を用いて算出される光学伝達関数（ＭＴＦ）を用いることができる。

Ｐ（ｕ） ＝ Ｃ（ｕ）／Ｃ’ …（２）
ここで、ｕは正弦波の周波数、
Ｃ（ｕ）＝｛Ｍａｘ（ｕ）−Ｍｉｎ（ｕ）｝／｛Ｍａｘ（ｕ）＋Ｍｉｎ（ｕ）｝、
Ｃ’＝（Ｗｈｉｔｅ−Ｂｌａｃｋ）／（Ｗｈｉｔｅ＋Ｂｌａｃｋ）、
Ｍａｘ（ｕ）は周波数ｕで変化する正弦波パターンの最大明度、
Ｍｉｎ（ｕ）は周波数ｕで変化する正弦波パターンの最小明度、
ＷｈｉｔｅとＢｌａｃｋはそれぞれ均一パターンの明度。

勿論、光学伝達関数の算出は式（２）に限定されず、例えば式（３）を用いてもよい。

Ｐ（ｕ）＝｛Ｍａｘ（ｕ）−Ｍｉｎ（ｕ）｝／（Ｗｈｉｔｅ−Ｂｌａｃｋ） …（３）
なお、式（２）および式（３）では、Ｍａｘ（ｕ）とＭｉｎ（ｕ）、ＷｈｉｔｅとＢｌａｃｋを明度として周波数応答値Ｐ（ｕ）を算出しているが、例えば輝度や濃度、測定装置のデバイスＲＧＢ値等を用いて算出してもよい。また、ステップＳ１１０１で出力する計測チャートとして、図１２に示すような正弦波パターンではなく、矩形波パターンを用いて周波数特性Ｐ（ｕ）を取得してもよい。その場合、矩形波パターンに対して式（２）を適用することにより算出されるコントラスト伝達関数（ＣＴＦ）の値を周波数特性Ｐ（ｕ）として用いる。もしくは、ＣＴＦ値を公知のコルトマン補正式を用いて変換したＭＴＦ値を周波数特性Ｐ（ｕ）に用いてもよい。

ステップＳ１１０３において、ステップＳ１１０２で取得した周波数特性Ｐ（ｕ）に基づいて、鮮鋭性回復フィルタの周波数特性Ｒ（ｕ）＝１／Ｐ（ｕ）を算出する。ステップＳ１１０４においてステップＳ１１０３で算出した鮮鋭性回復フィルタの周波数特性を逆フーリエ変換してフィルタ係数を算出し、チャート画像に対して畳み込み演算を行うことによって、チャート画像に対して鮮鋭性回復処理を行う。ここでは鮮鋭性回復処理に用いるフィルタサイズを６３画素×６３画素とし、計測チャート画像はＲＧＢからＹＣｂＣｒに色空間を変換し、Ｙ（輝度信号）に対して畳み込み演算を行うこととする。ステップＳ１１０５において、画像形成部２にステップＳ１１０において全周波数帯域の鮮鋭性回復処理をしたチャート画像に基づいて、計測チャートを記録媒体上に出力させる。

ステップＳ１１０６において不図示の測定装置を用いて、再度記録媒体上の計測チャートを測定し、空間周波数ｕの平均の明るさを算出する。ステップＳ１１０７において、ステップＳ１１０６で測定された明るさが、所望の明るさに対し、所定量β以上の差分があるかどうかを判定する。所定量β以上明るさが低下していると判定された場合は、そのときの周波数ｕを周波数ｕｂとして設定する。そうでない場合は、ステップＳ１１０８において周波数ｕと画像形成装置３の出力解像度ｕ＿ｍａｘとを比較する。ｕ≧ｕ＿ｍａｘであれば、ステップＳ１１１１において周波数ｕ＿ｍａｘを周波数ｕｂに設定して終了する。ｕ≧ｕ＿ｍａｘでない場合には、ステップＳ１１０９において周波数ｕを更新し、ステップＳ１１０２に戻る。なお、周波数ｕは低周波から高周波に向かって段階的に変化させる。以上の処理により、回復処理部１０２が鮮鋭性回復処理の対象とする周波数帯域を決定することができる。

続いて、前述のハーフトーン処理における処理単位となる局所領域（ブロック）のサイズと鮮鋭性回復の調整用パラメータｋを、周波数ｕｂ以上の周波数成分を主に回復するように決定する。本実施例における処理単位となるブロックの大きさの決定方法を、図１３に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以降説明する処理は、上述の画像形成装置３に内蔵される画像処理装置１を設計する際に行う。

まずステップ１３０１において、調整用パラメータｋを十分に大きな値に設定し、最大限の回復処理が行われるようにする。本実施形態では、ｋ＝１とする。なお図１１に示す決定方法に基づいて既に周波数ｕｂを決定済であり、回復処理部１０２にチャート画像に対して周波数ｕｂ以下の鮮鋭性回復処理を実行させる。ステップＳ１３０２において周波数特性を計測するための計測チャートを、前述のハーフトーン処理によって２値化し、画像形成部２によって記録媒体上に出力させる。ステップＳ１３０３において不図示の測定装置を用いて、記録媒体上の計測チャートを読み取り、読み取り結果に基づいて、画像形成装置３の周波数特性Ｐ（ｕ）を算出する。

ステップＳ１３０４において、ステップＳ１３０３で取得した周波数特性Ｐ（ｕ）が、ｕｂ≦ｕ≦ｕ＿ｍａｘを満たす全てのｕにおいて、振幅が所望の値以上になっているかどうかを判定する。計測チャートの周波数特性における振幅が所望の値以上になっていなければ、ステップＳ１３０５においてブロックサイズを所定量拡大し、ステップＳ１３０２に戻る。振幅が所望の値以上になっていれば、その時のブロックサイズを取得し、ブロックサイズの決定処理を終了する。

次に、鮮鋭性回復の調整用パラメータｋを決定する方法を説明する。本実施形態において、調整用パラメータｋは周波数ｕｂ以上の周波数成分が十分に回復される最低の数値を選択することとする。図１４に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。まず、ステップＳ１４０１において、調整用パラメータｋを０に設定する。ステップＳ１４０２においてチャート画像を、前述のハーフトーン処理部１０６によって２値化し、画像形成部２によって記録媒体上に出力させる。このとき、ブロックサイズは前述した方法により決定したものを使用する。

ステップＳ１４０３において不図示の測定装置を用いて、記録媒体上の計測チャートを読み取り、読み取り結果に基づき、画像形成装置３の周波数特性Ｐ（ｕ）を算出する。ステップＳ１４０４において、ステップＳ１４０３で取得した周波数特性Ｐ（ｕ）について、ｕｂ≦ｕ≦ｕ＿ｍａｘを満たす全てのｕで、振幅が所望の値以上になっているかどうかを判定する。振幅が所望の値以上になっていなければ、ステップＳ１４０５に進み調整用パラメータｋを所定量αだけ大きくし、ステップＳ１４０２に戻る。振幅が所望の値以上になっていれば、そのときの調整用パラメータｋを取得し、調整用パラメータ決定処理を終了する。

続いて、周波数ｕｂ未満の周波数成分を主に回復する低周波領域の鮮鋭性回復フィルタＦｌ（ｕ）の作成方法を説明する。前述した通り、鮮鋭性回復処理による明るさ低下はガンマ補正により出力濃度の平均が上昇することが要因である。一方、鮮鋭性回復のためのフィルタ処理におけるクリッピング処理によっても、出力濃度の平均が変動し、明るさを低下させてしまう場合がある。入力画像の画素値が８ビットである場合、表現可能な範囲は０〜２５５であり、負の値や２５５を超える値は表現することができない。そのため、鮮鋭性回復のためのフィルタ処理の結果が表現可能な範囲を超えてしまった場合、その値はクリッピング処理により表現可能な値に丸めこまれる。例えば、画素値が５０と１５０からなる矩形波画像に対してフィルタ処理を施し、画素値が−５０と２５０の画素値をもつ画素に変換された場合、負の値―５０は０に丸めこまれる。その結果、平均画素値は、フィルタ処理前は１００であったのに対し、フィルタ処理後は１２５に変動してしまう。

そこで、本実施形態における回復処理部１０２を実行するフィルタ処理では、クリッピング処理が発生しないようにフィルタの回復量を設定する。クリッピング処理は、フィルタ処理が対象とする画像に依存する。本実施形態では、表現可能な範囲の中間値を基準として一定の振幅を持つチャート画像を用いて、クリッピングが発生しないように鮮鋭性回復フィルタを設計する。

図１５に示すフローチャートを用いて、Ｆｌ（ｕ）の作成方法を詳細に説明する。なお、Ｓ１５０２〜Ｓ１５０３については、図１１のＳ１１０２〜Ｓ１１０３とそれぞれ同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。鮮鋭性回復フィルタＦｌ（ｕ）は、前述のハーフトーン処理部１０６によるハーフトーン処理を適用して出力したチャート画像に基づいて設計する。まず、ステップＳ１５０１においてチャート画像を、前述の高周波の鮮鋭性回復するハーフトーン処理によって２値化し、画像形成部２によって記録媒体上に計測用チャートを出力させる。このとき、ハーフトーン処理の処理単位のブロックサイズと調整用パラメータｋは前述の方法で決定したものを用いる。ステップＳ１５０４において算出した鮮鋭性回復フィルタの周波数特性を逆フーリエ変換してフィルタ係数を算出し、計測チャート画像に対して畳み込み演算を行うことによって、鮮鋭性回復処理を行う。本実施形態ではフィルタサイズとして６３×６３を用いることとし、計測チャート画像はＲＧＢからＹＣｂＣｒに色空間を変換し、Ｙ（輝度信号）に対して畳み込み演算を行うこととする。

ステップＳ１５０５において鮮鋭性回復処理後の画像の画素値が、表現可能な範囲を超えているかどうか（クリッピングが発生するかどうか）を判定する。クリッピングが発生すると判定された場合は、ステップＳ１５０７においてフィルタの回復量を所定量αだけ低下させてＲ（ｕ）を更新し、ステップＳ１５０４に戻って再度鮮鋭性回復処理を行う。この一連の動作は、クリッピングが発生しなくなるまで繰り返し行う。クリッピングが発生しないと判定された場合は、ステップＳ１５０５において周波数ｕと画像形成装置の出力解像度ｕ＿ｍａｘとを比較する。ｕ≧ｕ＿ｍａｘであればステップＳ１５０９に進み鮮鋭性回復フィルタＦｌ（ｕ）に周波数特性Ｒ（ｕ）を設定して終了する。ｕ≧ｕ＿ｍａｘでない場合は、ステップＳ１５０８において周波数ｕを更新し、ステップＳ１５０２に戻る。

以上説明したフィルタ作成手順では、回復処理部１０２が用いる低周波鮮鋭性回復フィルタを高周波鮮鋭性回復可能なハーフトーン処理後のチャート画像を基準として作成している。これにより、ハーフトーン処理で生じる所望の周波数特性との誤差を吸収する働きを、大きなサイズの低周波鮮鋭性回復フィルタに持たせることができ、好適な鮮鋭性回復処理を行うことができる。

なお、上述の説明では、出力画像の周波数特性を１次元の関数Ｐ（ｕ）として扱っている。しかしながらプリンタの周波数特性は異方性を持つことが知られており、実際には、周波数ｕと、ｕに直交する方向の周波数ｖの２次元の関数Ｐ（ｕ，ｖ）として、鮮鋭性回復フィルタの周波数特性を設計することが望ましい。また、低周波鮮鋭性回復フィルタのサイズとして６３×６３を用いたが、これに限らず、異なるサイズのフィルタを用いてもよい。

また、回復処理において、ＲＧＢからＹＣｂＣｒに色空間を変換し、Ｙ（輝度信号）に畳み込み演算を行っているが、これに限定されるわけではない。例えばＣＩＥ Ｌａｂに色空間を変換してＬ（明度）に行ってもよいし、色空間の変換を行わずにＲＧＢのまま行ってもよい。さらに、回復処理は、畳み込み演算ではなく、高速フーリエ変換等で行ってもよい。その場合は、高速フーリエ変換を用いて周波数空間に変換した後、積算処理を行い、高速逆フーリエ変換をする。

また本実施形態では、ハーフトーン処理部１０６はコントラスト強調のため処理ブロックのエッジ強度を示す指標として分散値を用いたが、これに限定されるものではなく、例えば標準偏差値や勾配値を用いてもよい。さらに、ハーフトーン処理部１０６の処理単位となる局所領域のサイズや鮮鋭性回復の調整用パラメータｋは、全ての色材に対して固有の値を用意する必要はなく、同一の値を用いてもよい。また、ハーフトーン処理部１０６の処理単位は、必ずしも正方形の矩形領域である必要はない。例えば、プリンタの周波数特性の異方性を考慮して、長方形にしてもよい。さらに、ハーフトーン処理１０６は全ての色材データに同様に施す必要はない。例えば視覚的に目立つ色などの一部の色材量データに対して上述のハーフトーン処理を実行し、その他の色の色材量データに対しては、通常のディザ処理や、高濃度画素も低濃度画素と同様の評価値算出処理を行う処理としてもよい。

＜第１実施形態の変形例＞
第１実施形態において画像処理装置１について、画像形成装置３に内蔵された専用の画像処理回路として実現する場合を例に説明した。しかしながら必ずしも画像形成装置３に内蔵された回路構成でなくても実現できる。例えば画像形成装置３とは独立した情報処理装置において、ソフトウェア（コンピュータプログラム）よって実現してもよい。図１０は、情報処理装置１００１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００１は例えば、汎用インタフェイス１００２を介して画像形成装置３と接続されたパーソナルコンピュータである。このとき画像処理装置１は、情報処理措置１００１にインストールされた画像形成装置３専用のドライバとなる。

情報処理装置１００１は、ＣＰＵ１００２、ＲＯＭ１００３、ＲＡＭ１００４、外部記憶装置１００５、汎用インタフェイス１００６を有する。ＣＰＵ１００２は、入力されたデータや後述のＲＡＭ１００３やＲＯＭ１００４に格納されているコンピュータプログラムを用いて、画像形成システム全体の動作を制御する。なお、ここではＣＰＵ１００２が情報処理装置全体を制御する場合を例に説明するが、複数のハードウェアが処理を分担することにより、装置全体を制御するようにしてもよい。ＲＡＭ１００４は、外部記憶装置１００５から読み取ったコンピュータプログラムやデータ、後述の汎用インタフェイス部１００６を介して外部から受信したデータを一時的に記憶する記憶領域を有する。またＲＡＭ１００４は、ＣＰＵ１００２が各種の処理を実行するために用いる記憶領域やＣＰＵ１００２が画像処理を実施する際に用いる記憶領域として使用される。すなわちＲＡＭ１００４は、各種の記憶領域を適宜提供することができる。ＲＯＭ１００３には、情報処理装置における各部の設定を行う設定パタメータやブートプログラムなどが格納されている。外部記憶装置１００５は、ＣＰＵ１００２が各種の処理を実行するために必要な各種データや各種情報等を記憶する記憶装置であり、例えばＨＤＤ等である。汎用インタフェイス１００６は、外部装置（ここでは、画像形成装置３）と通信するためのインタフェイスであり、例えばＵＳＢインタフェイス等である。図１（ｂ）に示す画像処理装置１は、ＣＰＵ１００２により実現されるソフトウェア処理によって実現される。この場合ＣＰＵ１００２が、図６に示す処理の流れ（フローチャート）を実現可能なプログラムを読み出し実行することで、各構成（機能）が実現される。

＜第２実施形態＞
第２の実施形態では、ガンマ補正処理を、色材量データをブロック毎に平均化した画像データに対して施すことで、より正確なガンマ補正処理を行う。なお第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図１６は、第２実施形態における画像形成装置の構成を示すブロック図である。

ハーフトーン処理部１０６は、画像格納部１０５から各色の色材量データをブロック単位で読み込み、ハーフトーン画像データに変換する。第１実施形態とは異なり、ハーフトーン処理部１０６は、ガンマ補正処理部１０４によりガンマ補正処理されたデータではなく、色分解処理部１０３から得られる色材量データを読み込む。

第２実施形態におけるハーフトーン処理部１０６が実行する処理を、図１７に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１８０１〜Ｓ１８０４、およびステップＳ１８０６〜Ｓ１８１１は第１実施形態と同様であるが、ステップＳ１８０５における処理が第１実施形態と異なる。ステップＳ１８０５においてガンマ補正処理部１０４は、平均値算出部１０８から処理対象ブロックの平均値を取得し、平均値に対して、ガンマ補正処理を行う。目標値算出部１１３は、このガンマ補正後の平均値に対して、ステップＳ１８０４において取得した閾値データを用いてディザ処理を施す。ガンマ補正処理は図２（ａ）に示す画像形成装置の入出力特性に対して、逆特性となるようなガンマ特性によって入力値を補正し、線形な出力特性を得られるようにする処理である。一般に、このガンマ補正処理は、所定の面積において画素値が一定のベタ画像を用いて設計されるため、ベタ画像以外の画像に対しては、必ずしも適切なガンマ補正は行われない。したがって、ガンマ補正処理後に平均化するよりも、平均化後にガンマ補正処理を行った方が、より適切なガンマ補正が施すことができる。

また、ガンマ補正処理は、各画素の画素値に対して施すよりも、平均化後にガンマ補正処理を行った方が処理回数が少ない。例えば、処理単位となるブロックが４画素×４画素の場合、画素毎にガンマ補正処理を実行する場合に比べて１／１６に削減される。＜第３実施形態＞前述の実施形態では、ブロック単位でエッジ強度を算出しているので、ブロック境界にエッジがある場合は、エッジを検出できない。第３実施形態では、ハーフトーン処理１０６の処理単位となるブロックを複数の位相で処理した結果を合成することで、ブロックの位相に関係なく、高周波を回復したハーフトーン処理画像データを生成する方法を説明する。

図１８（ａ）に示す画像１９０１は、横方向に４画素の周期でエッジが存在する。このような画像において、処理単位となるブロックが図１９における太線で示すような４画素×４画素である場合、ブロックの境界がエッジと一致し、ブロック内にエッジが含まれなくなる。その結果、画像１９０１にはエッジが存在するにもかかわらず、各ブロックのエッジ強度は低く計算され、ブロックの境界に位置するエッジは鮮鋭性が失われてしまう。そこで第３実施形態では、第一のブロック分割でハーフトーン処理をした後、第一のブロック分割のブロック境界を跨ぐように位相をずらした第二のブロック分割でハーフトーン処理を行う。これにより、いずれかの処理ブロック内に、常にエッジが含まれるようにする。

図１９に示すフローチャートを用いて、本実施形態におけるハーフトーン処理部１０６が実行するハーフトーン処理を説明する。ここでは、４画素×４画素のブロックを処理単位とする例について、説明する。まず、ステップＳ２００１において図１８（ａ）のようにブロック分割を行い、ステップＳ２００２において前述の実施形態と同様にハーフトーン画像データに変換する。このとき、各ブロックの分散値を記録しておく。例えば、図１８（ａ）のブロック１８０２、１８０３、１８０４と図８（ａ）の閾値群８０１、８０２、８０３とをそれぞれ用いた場合、各ブロックの分散値は０が算出され、図２０に示すハーフトーン画像２１０２が得られる。

次に、ステップＳ２００４においてハーフトーン処理部１０６は、図１８（ｂ）のように、ステップＳ２００１のブロック境界を跨ぐように位相をずらしてブロック分割を行い、ステップＳ２００４において同様にハーフトーン画像データを生成する。ステップＳ２００４において各ブロックの分散値を記録しておく。例えば、図２０のブロック２１０１、２１０２と図８に示す閾値マトリクスにおいて対応する閾値群２とをそれぞれ用いた場合、各ブロックの分散値は４０９６となり、図２１におけるハーフトーン画像データ２１０２が得られる。

ステップＳ２００５において、ハーフトーン画像データ２１０１およびハーフトーン画像データ２１０２を合成する。このとき、ブロックが重なっている部分に関しては、分散値の大きいブロックに属するドットを優先する。図２０の例では、ハーフトーン画像データ２１０１と２１０２とで各ドットを比較すると、ハーフトーン画像データ２１０１のブロックの方が、２１０２のブロックよりも分散値が大きいので、ハーフトーン画像データ２１０１のドットが優先される。その結果、ハーフトーン画像データ２１０３のようなドットパターンが得られる。

第３実施形態では、横方向にブロックの位相をずらした場合を説明したが、さらに図２１（ａ）に示すように縦方向の位相をずらしたものでも同様にドットパターンを生成し、最後にそれら３つのドットパターンを統合してもよい。或いは、図２１（ｂ）に示すように縦横両方のブロックの位相をずらしたものを用いてもよい。

また、位相をずらして分割したブロックが画像からはみ出てしまう場合は、はみ出たブロックを処理しないか、はみ出た画素を削減して処理するか、或いは画像データを拡張すればよい。画像データの拡張方法には、例えば、０（白）で埋める、画像の境界部の画素値をコピーする、画像の境界部で反転させるなどがある。

以上説明した方法によれば、高周波の鮮鋭性を回復するハーフトーン処理において、分割するブロックの位相によらずエッジの鮮鋭性を回復することができる。

＜その他の実施形態＞
上述の実施形態では、画像形成部２の構成として、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色の色材を備える例を示したが、色材の種類は限定されない。濃度の薄い淡インク、レッドやグリーン等の特色インク、白色インクを用いてもよい。また、画像形成部２は、インクジェット方式を用いた例に限定されない。

１０１ フィルタ係数保持部
１０２ 回復処理部
１０３ 色分解処理部
１０４ ガンマ補正処理部
１０５ 画像格納部
１０６ ハーフトーン処理部

Claims (10)

1. 記録媒体上に画像を形成する画像形成装置のためのハーフトーン画像データを生成する画像処理装置であって、
   入力された画像データに対して、前記画像形成装置により低下する画像の鮮鋭性のうち所定の周波数より低い周波数成分の鮮鋭性を回復する回復処理手段と、
   前記回復処理手段により回復処理された画像データを、前記画像形成装置が出力可能な階調数のハーフトーン画像データに変換するハーフトーン処理手段とを有し、
   前記ハーフトーン処理手段は、
   前記回復処理された画像データの局所領域ごとに出力すべきドットの数を目標値として算出する目標値算出手段と、
   前記局所領域に対応する閾値を取得する取得手段と、
   前記局所領域におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、
   前記局所領域に含まれる画素を、各画素の画素値に基づいて第１の画素群と第２の画素群とに分割する分割手段と、
   前記局所領域に含まれる各画素について、各画素の画素値と各画素に対応する閾値および前記エッジ強度とに基づいて各画素の評価値を算出し、ドットを分配する分配順を前記評価値の順に決定する分配順決定手段と、 前記分配順を参照して前記目標値の分、前記局所領域に含まれる画素にドットを分配することにより、前記局所領域の各画素の出力値を決定する出力値決定手段を有し、
   前記分配順決定手段は、前記第１の画素群にはドットが配置されやすく、前記第２の画素群にはドットが配置されにくくなるように、前記評価値を算出することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記分割手段は、前記局所領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出し、前記平均値より大きい画素値を有する画素を第１の画素群とし、前記平均値以下の画素値を有する画素を第２の画素群と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. 前記分配順決定手段は、前記第２の画素群の画素については、各画素の画素値と閾値との差分を評価値として算出し、前記第１の画素群の画素については、各画素の画素値と閾値との差分を前記エッジ強度に応じて重みづけした値を評価値として算出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. さらに、前記局所領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出する平均値算出手段を有し、
   前記目標値算出手段は、前記平均値と前記閾値とに基づいて前記目標値を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の画像処理装置。
5. さらに、前記回復処理手段から出力される回復処理後の画像データに対して、ガンマ補正を実行するガンマ補正手段を有し、
   前記ハーフトーン処理手段は、前記ガンマ補正手段から出力される画像データを処理対象とすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. さらに、前記局所領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、
   前記平均値に対してガンマ補正を実行するガンマ補正手段を有し、
   前記目標値算出手段は、前記ガンマ補正手段によりガンマ補正された平均値に基づいて前記目標値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記エッジ強度算出手段は、前記局所領域に含まれる各画素の画素値の分散値を前記エッジ強度として算出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. 前記ハーフトーン処理手段は、第１の位相でブロック分割したブロック毎にハーフトーン処理を実行し第１のハーフトーン画像データを生成し、前記第１の位相とは異なる第２の位相でブロック分割したブロック毎にハーフトーン処理を実行し第２のハーフトーン画像データを生成し、
   前記第１のハーフトーン画像データと前記第２のハーフトーン画像データを合成することにより、ハーフトーン画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 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の何れか一項に記載された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。
10. 記録媒体上に画像を形成する画像形成装置のためのハーフトーン画像データを生成する画像処理方法であって、
    入力された画像データに対して、前記画像形成装置により低下する画像の鮮鋭性のうち所定の周波数より低い周波数成分の鮮鋭性を回復し、
    前記回復処理された画像データにおけるの局所領域ごとに出力すべきドットの数を目標値として算出し、
    前記局所領域に対応する閾値を取得し、
    前記局所領域におけるエッジ強度を算出し、
    前記局所領域に含まれる画素を、各画素の画素値に基づいて第１の画素群と第２の画素群とに分割し、
    前記局所領域に含まれる各画素について、各画素の画素値と各画素に対応する閾値および前記エッジ強度とに基づいて前記第１の画素群にはドットが配置されやすく、前記第２の画素群にはドットが配置されにくくなるように、各画素の評価値を算出し、ドットを分配する分配順を前記評価値の順に決定し、
    前記分配順を参照して前記目標値の分、前記局所領域に含まれる画素にドットを分配することにより、前記局所領域の各画素の出力値を決定することで、前記ハーフトーン画像データを生成することを特徴とする画像処理方法。

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