JP2021106364A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】モノクロ又はカラーの多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する手法を実現し、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理装置であって、前記多値入力画像データに対して、明度の異なる複数の各多値画像データを生成するレベル画像生成部と、前記各多値画像データのテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部と、前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データを各二値量子化画像データに変換する誤差拡散部と、複数の前記各二値量子化画像データに基づいて多値量子化出力画像データを生成する多値量子化画像生成部と、を有する画像処理装置とした。【選択図】図１

Description

本発明は、モノクロ又はカラーの多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

印刷画像の二値量子化手法として誤差拡散法が広く普及している。誤差拡散法は、二値量子化するときの量子化誤差を周囲に伝搬し、白黒の密集度により擬似的に中間濃度を再現するものである。誤差拡散法は、構成、制御が簡単である反面、印刷画像の輪郭部分の二値量子化の空間的なばらつきが大きくなり、輪郭部分を正確に再現できないという問題点を有していた。

この問題点に対して、特許文献１に記載された画像処理装置、プログラム、方法は、一般に印刷画像の量子化手法として利用されている誤差拡散法を利用した際に生じる印刷文字の輪郭部分の量子化の空間的なばらつきの軽減を目的として、エッジ部分の量子化と非エッジ部分の量子化を別々に行った後に、それらを論理合成することによって、エッジ部分の滑らかさを保存した量子化を実現している。

しかしながら、特許文献１は、特許文献１の実施例図１０および図１１に示されるように、背景と明確に輝度差のある文字などを対象としており、写真のような自然画像に対しては、実施例図５に示されるような、エッジが明確である特殊な箇所のみが処理され、基本的には写真などには影響しないように工夫されている。したがって、本発明で対象とするような画像内のテクスチャの保存に適用することができない。

また、市販のプリンタでは二値量子化画像データが用いられているが、新聞や広告など、専門印刷の分野では必ずしも二値量子化画像データを出力とせず、むしろ階調の表現力向上のために、四値などの多値量子化画像を印刷することが多い。

特開２０１８−９８５５２号公報

本発明は、モノクロ又はカラーの多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する手法を実現し、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の画像処理装置は、多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理装置であって、前記多値入力画像データに対して、明度の異なる複数の各多値画像データを生成するレベル画像生成部と、前記各多値画像データのテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部と、
前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データを各二値量子化画像データに変換する誤差拡散部と、複数の前記各二値量子化画像データに基づいて多値量子化出力画像データを生成する多値量子化画像生成部と、を有する画像処理装置である。

前記テクスチャ情報が、表面凹凸情報、表面模様情報、明度情報、エッジ情報又は輪郭情報であるのが好適である。

前記テクスチャ情報に応じて、前記変換の量子化誤差の分配を算出する誤差分配部を有するのが好適である。

前記テクスチャ情報が、前記多値入力画像データの質感強調処理情報であるのが好適である。

前記質感強調処理情報が、周波数サブバンド情報であるのが好適である。

前記各多値入力画像データ及び前記誤差拡散部で量子化された各二値量子化画像データの差分画像を生成する差分演算部と、前記差分画像を入力する視覚特性フィルタである視覚処理部と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量を演算する修正量演算部と、前記修正量に基づいて前記各多値入力画像データを修正する多値画像修正部と、をさらに有し、前記多値画像修正部の出力に基づいて前記誤差拡散部で前記各二値量子化画像データを生成するのが好適である。

本発明の画像処理方法は、多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理方法であって、前記多値入力画像データに対して、レベル画像生成部で明度の異なる複数の各多値画像データを生成する各多値画像生成工程と、前記各多値画像データのテクスチャ情報をテクスチャ検出部で検出するテクスチャ検出工程と、前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データを誤差拡散部で各二値量子化画像データに変換する工程と、複数の前記各二値量子化画像データに基づいて多値量子化画像生成部で多値量子化出力画像データを生成する工程と、を有する画像処理方法である。

前記各多値入力画像データ及び前記誤差拡散部で量子化された二値量子化画像データの差分画像を差分演算部で生成する工程と、前記差分画像を、視覚特性フィルタである視覚処理部に入力する工程と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量演算部で修正量を演算する工程と、前記修正量に基づいて前記各多値入力画像データを多値画像修正部で修正する工程と、前記多値画像修正部の出力に基づいて前記誤差拡散部で前記二値量子化画像データを生成する工程と、を有するのが好適である。

前記修正量演算部で修正量を演算する工程を反復的に繰り返すのが好適である。

本発明のプログラムは、コンピュータを、前記画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、モノクロ又はカラーの多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する手法を実現し、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することができるという著大な効果を有する。さらに、本発明によれば、カラー画像を分版したＣＭＹＫなどの画像に本発明の処理を適用することによって、カラーの多値画像の処理も実現できる。

本発明の画像処理装置の一つの実施の形態の概略構成を示すブロック図である。 本発明の画像処理方法の一つの実施の形態の流れを示すフローチャートである。 図２における一つの実施の形態に係る量子化工程の流れを示すフローチャートである。 本発明の画像処理装置の別の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。 図２における別の実施の形態に係る量子化工程の流れを示すフローチャートである。 本発明に係る画像処理装置を用いた印刷装置を示す概略構成図である。 本発明に係る画像処理装置を用いた画像処理の処理過程（シアン成分）を示す画像である。 実施例１及び比較例の印刷結果を示す画像であり、（ａ）は比較例１の結果であり、（ｂ）は実施例１の結果である。 実施例２及び比較例２の印刷結果を示す画像であり、（ａ）は比較例２の結果であり、（ｂ）は実施例２の結果である。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、これら実施の形態は例示的に示されるもので、本発明の技術思想から逸脱しない限り種々の変形が可能なことはいうまでもない。なお、基本的に同一部材は同一符号で表される。

図において、符号１０Ａ，１０Ｂは本発明に係る画像処理装置のそれぞれの実施形態を示す。画像処理装置１０Ａ，１０Ｂは、例えば図６に示すようなワンパス方式のインクジェットプリンタ１００などに好適に用いられる。図６において、インクジェットプリンタ１００は、ロール１２ａ，１２ｂに掛け渡されたウェブ状印刷基材１４に、例えば、Ｃ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー），Ｋ（黒）の各色のインクを印刷するためのインクジェットヘッド１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄを備えており、ヘッド制御部１８によって制御されてインクジェットヘッド１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄからインクが吐出される。

画像処理装置１０Ａ，１０Ｂは、ヘッド制御部１８に画像データを出力することで、インクジェットヘッド１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄによってウェブ状印刷基材１４に印刷が行われる構成とされている。

＜画像処理装置１０Ａ＞
画像処理装置１０Ａの概略構成を図１のブロック図に示す。画像処理装置１０Ａは、図１に示すように、多値入力画像データ２０を多値量子化出力画像データ４２に変換する画像処理装置であって、前記多値入力画像データ２０に対して、明度の異なる複数の各多値画像データ２８（多値画像データレベル１〜多値画像データレベルＮ）を生成するレベル画像生成部２２と、前記各多値画像データ２８のテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部３０と、前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データ２８に対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データ２８を各二値量子化画像データ３６（二値画像データ１〜二値画像データＮ）に変換する誤差拡散部３４と、複数の前記各二値量子化画像データ３６に基づいて多値量子化出力画像データを生成する多値量子化画像生成部４０と、を有する画像処理装置である。また、前記テクスチャ情報の強さに応じて、誤差拡散法の量子化誤差の分配を決定する機能を有する誤差分配部３２も備えている。

本発明では、多値入力画像データ２０をＮビットの多値量子化出力画像データ４２に変換することができる。従って、複数の各多値画像データ２８は、出力する多値量子化画像のビット数に応じて多値画像データレベル１から多値画像データレベルＮまでの幾つの数のレベルとする。そして、各多値画像データ２８の数（レベル１〜レベルＮ）に応じて、量子化部２６にて、各二値量子化画像データ３６（二値画像データ１〜二値画像データＮ）が作成されることとなる。

画像処理装置１０Ａは、例えばＣＰＵ等の制御部及び記憶部を備えるコンピュータであり、画像処理装置１０Ａの各処理を行うようにプログラムによって各手段として機能せしめられる。また、画像処理装置１０Ａの各処理は、インターネット等のネットワークを介して行われるようにしてもよい。

多値入力画像データ２０は、８ビットなどの階調などで表現されるカラー又はモノクロのディジタル画像であり、これを２値でない全ての画像（例えば、８ビット形式で表現される画像）に置き換えるように量子化して多値量子化出力画像データ４２とする。

画像処理装置１０Ａによる画像処理方法の一つの実施の形態を図１〜図３に基づいて説明する。前記画像処理方法は、コンピュータの記憶部に格納されたプログラムによって実行されることができる。

画像処理装置１０Ａによる本発明の画像処理方法は、モノクロ又はカラーの多値入力画像データ２０をモノクロ又はカラーの多値量子化出力画像データ４２に変換する画像処理方法である。以下に、例として、多値量子化出力画像データ４２として四値量子化画像（２ビット：Ｎ＝２）を出力する場合について図１〜３に基づいて説明する。

まず、他の情報端末や記憶媒体などから、モノクロ又はカラーの多値入力画像データ２０を入力する（多値画像データ入力工程、Ｓ１００）。

多値入力画像データ２０に対して、レベル画像生成部２２で２種類の多値画像を生成する（各多値画像生成工程、Ｓ１０２）。このとき、明部を強調した画像と暗部を強調した画像の２種類を非線形画像変換によって生成できれば、どのような変換関数でも良い。例えば、
Y=xⁿ と Y=x^1/n , 0≦n≦1
の２種類の変換関数を設定すれば、これを実現できる。生成された異なる明度の２種類の画像である各多値画像データ２８（多値画像データレベル１及び多値画像データレベル２）に対して、量子化部２６にて、２種類の二値量子化画像を生成する（量子化工程、Ｓ１０６ａ）。

前記量子化工程Ｓ１０６ａにおけるサブステップを図３に基づいて説明する。

前記レベル画像生成部２２で生成された２種類の前記各多値画像データ２８が入力されると（各多値画像データ入力工程、ＳＳ１５０）、前記各多値画像データ２８が、事前に何らかのテクスチャ情報を扱うような画像処理（例えば質感を強調するような画像処理）がされているか判断し（事前テクスチャ情報処理検出工程、ＳＳ１５２）、前記各多値画像データ２８が、事前に何らのテクスチャ情報処理（例えば質感を強調するような画像処理）もなされていない場合には、前記各多値画像データ２８のテクスチャ情報をテクスチャ検出部３０で検出する（テクスチャ検出工程、ＳＳ１５４）。

ここで、テクスチャ情報とは、テクスチャ部分の情報という意味である。テクスチャ部分は、物理的には画像中の輝度勾配が高く、局所領域の輝度勾配分散が高い箇所となり、画像特徴としては、輝度変化のある細かな表面凹凸や表面模様、細かな物体の集合における輪郭（エッジ）などの部分のことを指す。そして、テクスチャ情報としては、かかるテクスチャ部分の、例えば、表面凹凸情報や表面模様の情報、明度情報、細かな物体の集合における輪郭情報又はエッジ情報が挙げられる。なお、これらの情報は、ノイズ除去後の輝度勾配と局所輝度勾配分散情報につき、それらの値の違いによって、知覚的に「凹凸」「模様」「エッジ」などと称している。

テクスチャ検出工程ＳＳ１５４では、例えば、前記テクスチャ情報がエッジ情報の場合、前記多値入力画像データに対して予めノイズ除去によってノイズ成分を分離した後に、前記多値入力画像データから輝度信号（明度）の勾配を利用してエッジ強度を抽出し、抽出されたエッジ強度の局所領域の分散を用いて、テクスチャ強度を算出することで、前記テクスチャ情報を検出する。なお、ノイズを除去しないと、ノイズ成分もテクスチャ部分と見なされるため、予め分離するのが好ましい。

また、前記各多値画像データ２８が事前に何らかのテクスチャ情報を扱うような画像処理（例えば質感を強調するような画像処理）がなされている場合には、前記各多値画像データ２８のテクスチャ情報を用いる（テクスチャ情報の利用工程、ＳＳ１５６）。この場合、既存のテクスチャ情報を利用するため、テクスチャ情報を検出するための演算量が削減される利点がある。

また、誤差分配部３２では、前記テクスチャ情報の強さに応じて、誤差拡散法の量子化誤差の分配を決定する機能を有しており、前記テクスチャ情報を優先的に保存するように誤差分配を実現する（誤差分配工程、ＳＳ１５８）。

そして、前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データ２８に対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データ２８を誤差拡散部３４で二値量子化画像データ３６に変換する（誤差拡散部での量子化工程、Ｓ１６０）。誤差拡散部３４では、誤差分配部３２で決定された誤差分配結果に基づいて、量子化を実施する。そして、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に繰り返し処理する（全画素量子化されたか否かの判断工程、ＳＳ１６２）。

全画素量子化されると、二値量子化画像データ３６として出力する（二値量子化画像データ出力工程、ＳＳ１６４）。残っている画素がある場合には、誤差分配部３２での誤差分配工程ＳＳ１５８に戻って繰り返す。

なお、上述した画像処理装置１０Ａによる前記量子化工程Ｓ１０６ａの例では、事前テクスチャ情報処理検出工程ＳＳ１５２を設けた例を示したが、画像処理装置１０Ａによる前記量子化工程Ｓ１０６ａの他の例としては、事前テクスチャ情報処理検出工程ＳＳ１５２を設けずに、前記各多値画像データ２８に事前テクスチャ情報処理がされている場合及び事前テクスチャ情報処理がされていない場合のそれぞれの処理を行うようにすることもできる。

このようにして生成された２種類の二値量子化画像データを入力（二値量子化画像データ入力工程、Ｓ１０８）することによって、多値量子化画像生成部４０において最終的な出力となる四値量子化画像が生成される（多値量子化画像生成工程、Ｓ１１０）。このようにして、図１の多値量子化出力画像データ４２が作成されて、最終的に図２に示すように多値量子化出力画像データとして出力される（出力工程、Ｓ１１２）。

多値量子化画像生成部４０における各画素における四値(a < b < c < d)への量子化は、以下のアルゴリズムによって実現する。
a, if 多値入力画像の画素値=0
b, if 二値量子化画像１の画素値=0 and二値量子化画像2の画素値=0
c, if 二値量子化画像１の画素値=0 and二値量子化画像2の画素値=1
もしくは、二値量子化画像１の画素値=1 and二値量子化画像2
画素値=0
d, if 二値量子化画像１の画素値=1 and二値量子化画像2の画素値=1
ここで、a, b, c, dの値は、例えばa = 0（黒）, b= 1/3（濃いグレー）, c = 2/3（薄いグレー）, d = 1（白）とすれば良い。これにより、多値入力画像データの黒を多値量子化出力画像データとした後でも黒として表現できる。また、中間調を異なる明度の２種類の二値量子化画像の論理演算とすることによって、ドット分散度のよい出力結果を得ることが可能となる。

入力階調数より小さければ、本発明は四値に限らず、任意の階調数の量子化にも適用できる。

また、上記では、各多値画像生成工程Ｓ１０２のレベル画像生成部２２において、Ｎ＝２の２ビット（四値）に変換する例を示したが、他の値にも変換することが可能である。例えば、Ｎ＝３ビット（八値）へ変換する場合には、例えば、
Y=xⁿ, Y=x, Y=x^1/n , 0≦n≦1
の３種類の変換関数を設定すれば、これを実現できる。平均明度の異なる多値画像に非線形変換することが重要である。

さらに、多値量子化画像生成部４０における多値量子化画像生成工程Ｓ１１０の他のアルゴリズム、即ち変換ルールの例としては、
a, if 二値量子化画像１の画素値=0 and二値量子化画像2の画素値=0
b, if 二値量子化画像１の画素値=0 and二値量子化画像2の画素値=1
もしくは、二値量子化画像１の画素値=1 and二値量子化画像2の
画素値=0
c, if 二値量子化画像１の画素値=1 and二値量子化画像2の画素値=1
d, if 多値入力画像の画素値=1
という変換ルールとすることも可能である。

＜画像処理装置１０Ｂ＞
画像処理装置１０Ｂの概略構成を図４のブロック図に示す。画像処理装置１０Ｂは、図４に示すように、多値入力画像データ５０を多値量子化出力画像データ９０に変換する画像処理装置であって、前記多値入力画像データ５０に対して、明度の異なる複数の各多値画像データ６２（多値画像データレベル１〜多値画像データレベルＮ）を生成するレベル画像生成部５２と、前記各多値画像データ６２のテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部６４と、前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データ６２に対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データ６２を各二値量子化画像データ７６（二値画像データ１〜二値画像データＮ）に変換する誤差拡散部７４と、複数の前記各二値量子化画像データ７６に基づいて多値量子化出力画像データを生成する多値量子化画像生成部８０と、を有する画像処理装置である。

画像処理装置１０Ｂでは、さらに、前記各多値入力画像データ６２及び前記誤差拡散部７４で量子化された各二値量子化画像データの差分画像を生成する差分演算部６８と、前記差分画像を入力する視覚特性フィルタである視覚処理部７０と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量を演算する修正量演算部６６と、前記修正量に基づいて前記各多値入力画像データ６２を修正する多値画像修正部７２と、をさらに有し、前記多値画像修正部７２の出力に基づいて前記誤差拡散部７４で前記各二値量子化画像データ７６を生成する構成とされている。

本発明では、多値入力画像データ５０をＮビットの多値量子化出力画像データ９０に変換することができる。従って、画像処理装置１０Ｂでも、複数の各多値画像データ６２は、出力する多値量子化画像のビット数に応じて多値画像データレベル１から多値画像データレベルＮまでの幾つの数のレベルとする。そして、各多値画像データ６２の数（レベル１〜レベルＮ）に応じて、量子化部６０にて、各二値量子化画像データ７６（二値画像データ１〜二値画像データＮ）が作成されることとなる。画像処理装置１０Ｂの概略構成は、画像処理装置１０Ａの概略構成と基本的に同じであり、量子化部６０の構成が画像処理装置１０Ａの量子化部２６と異なるのみである。

画像処理装置１０Ｂは、上述した画像処理装置１０Ａと同様に、例えばＣＰＵ等の制御部及び記憶部を備えるコンピュータであり、画像処理装置１０Ａの各処理を行うようにプログラムによって各手段として機能せしめられる。また、画像処理装置１０Ａの各処理は、インターネット等のネットワークを介して行われるようにしてもよい。

多値入力画像データ５０は、多値入力画像データ２０と同じであり、８ビットなどの階調などで表現されるカラー又はモノクロのディジタル画像であり、これを２値でない全ての画像（例えば、８ビット形式で表現される画像）に置き換えるように量子化して多値量子化出力画像データ９０とする。

画像処理装置１０Ｂによる画像処理方法の一つの実施の形態を図２，図４〜図５に基づいて説明する。前記画像処理方法は、コンピュータの記憶部に格納されたプログラムによって実行されることができる。

画像処理装置１０Ｂによる本発明の画像処理方法は、モノクロ又はカラーの多値入力画像データ５０をモノクロ又はカラーの多値量子化出力画像データ９０に変換する画像処理方法である。以下に、例として、多値量子化出力画像データ９０として四値量子化画像（２ビット：Ｎ＝２）を出力する場合について図２，図４〜図５に基づいて説明する。

まず、他の情報端末や記憶媒体などから、モノクロ又はカラーの多値入力画像データ５０を入力する（多値画像データ入力工程、Ｓ１００）。

多値入力画像データ５０に対して、上述した画像処理装置１０Ａと同様にして、レベル画像生成部５２で２種類の多値画像を生成する（各多値画像生成工程、Ｓ１０２）。生成された異なる明度の２種類の画像である各多値画像データ６２（多値画像データレベル１及び多値画像データレベル２）に対して、量子化部６０にて、２種類の二値量子化画像を生成する（量子化工程、Ｓ１０６ｂ）。

前記量子化工程Ｓ１０６ｂにおけるサブステップを図５に基づいて説明する。

前記レベル画像生成部５２で生成された２種類の前記各多値画像データ６２が入力されると（各多値画像データ入力工程、ＳＳ２００）、前記各多値画像データ６２が、事前に何らかのテクスチャ情報を扱うような画像処理（例えば質感を強調するような画像処理）がされているか判断し（事前テクスチャ情報処理検出工程、ＳＳ２０２）、前記各多値画像データ６２が、事前に何らのテクスチャ情報を扱うような画像処理（例えば質感を強調するような画像処理）もなされていない場合には、前記各多値画像データ６２のテクスチャ情報をテクスチャ検出部６４で検出する（テクスチャ検出工程、ＳＳ２０４）。テクスチャ情報やテクスチャ検出工程ＳＳ２０４については上述の画像処理装置１０Ａで説明した通りである。

また、前記各多値画像データ６２が事前に何らかのテクスチャ情報を扱うような画像処理（例えば質感を強調するような画像処理）がなされている場合には、前記各多値画像データ６２のテクスチャ情報を用いる。

また、事前に何らかのテクスチャ情報を扱うような画像処理がなされている前記各多値画像データ６２に対しては、多値画像修正部７２で修正し（多値画像修正工程、ＳＳ２１２）、誤差拡散部７４で量子化する（量子化工程、ＳＳ２１４）。

前記ＳＳ２１４で誤差拡散部７４で量子化された二値量子化画像データは、前記差分演算部６８に送られて前記各多値画像データ６２と前記ＳＳ２１４で量子化された二値量子化画像データとの差分画像が差分演算部６８で生成される（差分画像生成工程、ＳＳ２０６）。

この生成された差分画像は、視覚処理部７０で視覚特性のフィルタを通した後（フィルタ処理工程、ＳＳ２０８）、修正量演算部６６で、テクスチャ検出工程ＳＳ２０４でテクスチャ検出部６４によって得られたテクスチャ情報と比較し、多値量子化画像がテクスチャ情報を保存するように、修正量演算部６６で修正量を導出する（修正量導出工程、ＳＳ２１０）。

そして、修正量演算部６６による修正量導出工程ＳＳ２１０での修正量に基づいて、入力された多値入力画像を多値画像修正部７２で修正（多値画像修正工程、ＳＳ２１２）し、これを誤差拡散部７４で量子化する（量子化工程、ＳＳ２１４）。そして、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に繰り返し処理する（全画素量子化されたか否かの判断工程、ＳＳ２１６）。

全画素量子化されると、二値量子化画像データ７６として出力する（二値量子化画像データ出力工程、ＳＳ２１８）。残っている画素がある場合には、差分演算部６８での差分画像生成工程ＳＳ２０６に戻って繰り返す。

なお、上述した画像処理装置１０Ｂによる前記量子化工程Ｓ１０６ｂの例では、事前テクスチャ情報処理検出工程ＳＳ２０２を設けた例を示したが、画像処理装置１０Ｂによる前記量子化工程Ｓ１０６ｂの他の例としては、事前テクスチャ情報処理検出工程ＳＳ２０２を設けずに、前記各多値画像データ６２に事前テクスチャ情報処理がされている場合及び事前テクスチャ情報処理がされていない場合のそれぞれの処理を行うようにすることもできる。

このようにして生成された２種類の二値量子化画像データを入力（二値量子化画像データ入力工程、図２のＳ１０８）することによって、多値量子化画像生成部８０において最終的な出力となる四値量子化画像が生成される（多値量子化画像生成工程、図２のＳ１１０）。このようにして、図４の多値量子化出力画像データ９０が作成されて、最終的に図２に示すように多値量子化出力画像データとして出力される（出力工程、Ｓ１１２）。

多値量子化画像生成部４０における各画素における四値などへの量子化のアルゴリズムは上述した画像処理装置１０Ａと同様である。

上記したプロセスを反復的に繰り返すことにより、知覚的にテクスチャ情報を保存した量子化を実現できる。画像処理装置１０Ｂによる本発明の画像処理方法は、画像処理装置１０Ａによる画像処理方法と比べて、一般的に良好な量子化結果が得られる利点がある。

上記した誤差拡散部３４，７４では、誤差拡散法により、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に量子化を行う。誤差拡散法は、中間階調の処理で画像を滑らかに表現する方法の一種である。ディジタル画像の画素（ピクセル）の処理で生じた誤差を周囲の画素へ割り振り、その後も誤差を割り振った影響を考慮して処理を行うことで全体としての誤差を最小にする方法である。例として、Ｃ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー），Ｋ（黒）のインクによる四値量子化画像を出力とする場合について説明する。

例えば、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのインクを用いる場合、ＣＭＹＫがそれぞれ四値を持つことになり、以下の方法でそれぞれのインクについて四値を決定する。
＜Ｃ（シアン）の場合＞
output = 0（濃いシアン）, if X ≦ a₁，
output = 85（中間のシアン）, if a₁< X ≦ a_２，
output = 170（薄いシアン）， if a_２ < X ≦a₃，
output = 255（インクを置かない）， if a₃ < X
ここで、a₁，a_２，a₃ は液滴サイズとインク濃度によって決定される閾値パラメータであり、現行のカラー校正技術によって、入力と印刷画像の色差が最小となるように決定される。他のＭ，Ｙ，Ｋのそれぞれのインクについても上記のようにして四値を決定する。

入力階調数より小さければ、本発明は四値に限らず、任意の階調数の量子化にも適用できる。なお、インクの特性、紙の特性、ヘッドの特性など、印刷過程における様々な要因が積み重なって非線形に生じるため、例えばディジタル画像のカラーチャートを印刷して、画像の色と印刷結果を測色して推定して四値を決定することになる。誤差拡散部３４，７４では、この閾値パラメータに基づいて誤差を拡散することで、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に量子化を行う。Ｃ以外の他のＭ，Ｙ，Ｋのそれぞれのインクについても同様にして量子化を行う。

また、他の例として、Ｃ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー），Ｋ（黒）のインクによる六値量子化画像を出力とする場合について説明する。例えば、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのインクを用いる場合、ＣＭＹＫがそれぞれ六値を持つことになり、以下の方法でそれぞれのインクについて六値を決定する。
＜Ｃ（シアン）の場合＞
output = 0（濃いシアン）, if X ≦ a₁，
output = 51（やや濃いシアン）, if a₁< X ≦ a_２，
output = 102（中間のシアン）， if a_２ < X ≦a₃，
output = 153（やや薄いシアン）， if a₃ < X ≦a₄，
output = 204（薄いシアン）， if a₄ < X ≦a₅，
output = 255（インクを置かない）， if a₅ < X
ここで、a₁，a_２，a₃，a₄，a₅ は上記と同様に、液滴サイズとインク濃度によって決定される閾値パラメータである。誤差拡散部３４，７４では、これら閾値パラメータに基づいて誤差を拡散することで、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に量子化を行う。Ｃ以外の他のＭ，Ｙ，Ｋのそれぞれのインクについても上記のようにして六値を決定し、同様にして量子化を行う。

各段階における処理過程の例を図７に示す。図７は、カラー画像のシアン成分の画像である。図７（ａ）は多値入力画像(８ビット)であり、図７（ｂ）と図７（ｃ）はレベル画像生成部２２，５２によって生成された２種類の多値画像（即ち、各多値画像データ）である。図７（ｄ）と図７（ｅ）はそれらを図１〜３に基づいて説明した画像処理装置１０Ａの量子化部２６によって二値量子化した結果である。図７（ｆ）が多値量子化画像生成部４０によって生成された多値量子化出力画像データ４２であり、本発明による量子化結果である。

本発明の実施例１及び比較例１による写真画像の印刷結果を図８に示す。実施例１及び比較例１では、株式会社シンク・ラボラトリー社製のインクジェット印刷機ＦＸＩＪを用いて、水性インク用６００ｄｐｉインクジェットＫＪ４８を使用し、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの水性インクを用いて印刷した。各液滴サイズは、０ｐＬ（インク吐出量ゼロピコリットル，ドットなし），３ｐＬ，４ｐＬ，５ｐＬを使用した。

＜比較例１＞
図８（ａ）は従来法の誤差拡散法を６００ｄｐｉで四値量子化した画像データをインクジェット印刷した結果である。図８（ａ）に示す従来法の結果では、テクスチャの構造を考慮せずに空間的に誤差を拡散しているため、テクスチャが十分に再現されていない。さらに印刷プロセスが入ると、インクによってテクスチャはほとんどつぶれる結果となった。

＜実施例１＞
図８（ｂ）は図１〜図３で示した本発明の画像処理装置１０Ａ及び画像処理方法を用いて６００ｄｐｉで四値量子化して得られた多値量子化出力画像データをインクジェット印刷した結果である。上述したＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのインクを用いる場合の例と同様にして、それぞれのインクについて四値を決定した。誤差拡散部３４では、この閾値パラメータに基づいて誤差を拡散することで、１画素ずつラスタースキャンやベクタースキャンなどによって全画素順番に量子化を行った。それぞれのインクについて同様にして量子化を行った。本発明による図８（ｂ）では、細かな毛並みや表面反射などのテクスチャに表現されるように、入力画像のテクスチャを強調する形で量子化して表現できている。このため、印刷プロセスを経ても、テクスチャ情報を保存した印刷結果を得ることが可能となった。

＜比較例２及び実施例２＞
また、上記と同様の手法で行った実施例として、従来の誤差拡散法で４値化する場合に、空間的に一様な色が入力されると、実質２値化となる。例えば、濃度を画素値に置き換えたときに、(0, 85, 170, 255)のインクが使用されると仮定すると、128の画素値の色に対して、85と170の色のみで表現される。そのため、従来の誤差拡散法では図９（ａ）のように特定のパターンが出現するアーチファクトが目立つこととなる（比較例２）。これに対して、本発明は明暗の２種類の色に変換して、それぞれを２値化した後に合成するため、実質的に多値化を実現することができ、図９（ｂ）に示すように目障りなアーチファクトも軽減できる（実施例２）。

このように、本発明によれば、印刷紙、インク、ヘッドなどのハードウェアを変更せずに、従来の誤差拡散法の印刷結果と比較して、本発明は印刷対象のオブジェクトが有するテクスチャや質感を向上できる優位性が確認できた。

さらに、従来の誤差拡散法は高輝度ディスプレイの低輝度コントラストを表現するための技術としても用いられている。そして、ディスプレイの技術分野においても、画像内のテクスチャを強調することは重要な課題である。そこで、本発明の量子化技術をディスプレイに採用すれば、テクスチャの強調に適用できるテレビなどのディスプレイを実現することができる。

なお、上記において、テクスチャ検出部の具体的構成については示していないが、例えば、画像のエッジの強度を微分フィルタによって抽出する。抽出された強度の高いエッジには、画像内のノイズや物体の輪郭が含まれているため、テクスチャ情報を検出するためには、抽出されたエッジからそれらを除去する必要がある。各画素の局所領域における濃度の分散値が大きな場合をノイズや物体の輪郭と仮定し、それらの逆数をエッジ強度に乗じることによって、テクスチャ情報のみを検出することができる。

なお、テクスチャ情報として、縦線、透明感（明度情報）、エッジ情報又は輪郭情報について説明したが、物体の質感、表面状態に関連する凹凸情報など、他のテクスチャ情報でもよい。

また、質感強調処理のために用いられた既存のテクスチャ情報として、周波数サブバンド情報などが考えられるが、他のテクスチャ情報でもよい。

また、画像処理装置１０Ｂを用いた画像処理方法（図２及び図５）において、修正量を求めて、修正量に基づいて制御するプロセスを反復的に繰り返したが、反復的に繰り返す回数は、回数が多いほど、良好な量子化結果を得ることができる反面、回数が少ないほど、少ない演算量になる特徴を有する。また、反復的に繰り返さない構成でもよく、その場合、最も演算量を少なくできる。

本発明は、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムとして産業上利用可能である。本発明は、商業用印刷機、家庭用プリンタ、ディスプレイ、テレビ、ディジタルカメラ、画像処理ソフトウェアなどに好適に用いることができる。

１０Ａ，１０Ｂ：画像処理装置、１２ａ，１２ｂ：ロール、１４：ウェブ状印刷基材、１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄ：インクジェットヘッド、１８：ヘッド制御部、２０，５０：多値入力画像データ、２２，５２：レベル画像生成部、２６，６０：量子化部、２８，６２：各多値画像データ、３０，６４：テクスチャ検出部、３２：誤差分配部、３４，７４：誤差拡散部、３６，７６：二値量子化画像データ、４０，８０：多値量子化画像生成部、４２，９０：多値量子化出力画像データ、６６：修正量演算部、６８：差分演算部、７０：視覚処理部、７２：多値画像修正部、１００：インクジェットプリンタ。

Claims (10)

1. 多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理装置であって、
   前記多値入力画像データに対して、明度の異なる複数の各多値画像データを生成するレベル画像生成部と、
   前記各多値画像データのテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部と、
   前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データを各二値量子化画像データに変換する誤差拡散部と、
   複数の前記各二値量子化画像データに基づいて多値量子化出力画像データを生成する多値量子化画像生成部と、
   を有する画像処理装置。
2. 前記テクスチャ情報が、表面凹凸情報、表面模様情報、明度情報、エッジ情報又は輪郭情報であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記テクスチャ情報に応じて、前記変換の量子化誤差の分配を算出する誤差分配部を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記テクスチャ情報が、前記多値入力画像データの質感強調処理情報であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の画像処理装置。
5. 前記質感強調処理情報が、周波数サブバンド情報であることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記各多値入力画像データ及び前記誤差拡散部で量子化された各二値量子化画像データの差分画像を生成する差分演算部と、前記差分画像を入力する視覚特性フィルタである視覚処理部と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量を演算する修正量演算部と、前記修正量に基づいて前記各多値入力画像データを修正する多値画像修正部と、をさらに有し、
   前記多値画像修正部の出力に基づいて前記誤差拡散部で前記各二値量子化画像データを生成することを特徴とする請求項１〜５いずれか１項記載の画像処理装置。
7. 多値入力画像データを多値量子化出力画像データに変換する画像処理方法であって、
   前記多値入力画像データに対して、レベル画像生成部で明度の異なる複数の各多値画像データを生成する各多値画像生成工程と、
   前記各多値画像データのテクスチャ情報をテクスチャ検出部で検出するテクスチャ検出工程と、
   前記テクスチャ情報を強調するように前記各多値画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記各多値画像データを誤差拡散部で各二値量子化画像データに変換する工程と、
   複数の前記各二値量子化画像データに基づいて多値量子化画像生成部で多値量子化出力画像データを生成する工程と、
   を有する画像処理方法。
8. 前記各多値入力画像データ及び前記誤差拡散部で量子化された二値量子化画像データの差分画像を差分演算部で生成する工程と、前記差分画像を、視覚特性フィルタである視覚処理部に入力する工程と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量演算部で修正量を演算する工程と、前記修正量に基づいて前記各多値入力画像データを多値画像修正部で修正する工程と、前記多値画像修正部の出力に基づいて前記誤差拡散部で前記二値量子化画像データを生成する工程と、を有することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
9. 前記修正量演算部で修正量を演算する工程を反復的に繰り返すことを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
10. コンピュータを、請求項１〜６のいずれか１項記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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