JP2905106B2 - The binary method of the threshold matrix of how to create and color image - Google Patents

The binary method of the threshold matrix of how to create and color image

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JP2905106B2
JP2905106B2 JP6329410A JP32941094A JP2905106B2 JP 2905106 B2 JP2905106 B2 JP 2905106B2 JP 6329410 A JP6329410 A JP 6329410A JP 32941094 A JP32941094 A JP 32941094A JP 2905106 B2 JP2905106 B2 JP 2905106B2
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【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【産業上の利用分野】この発明は、多階調のカラー画像データをハーフトーン画像データに2値化する際に使用される閾値マトリクスの作成方法、並びに、閾値マトリクスを用いたカラー画像の2値化方法に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION This invention is a threshold matrix method created to be used for binarizing color image data of multi-gradation in the halftone image data, as well as 2 of the color image using the threshold matrix valued method for.

【0002】 [0002]

【従来の技術】印刷の分野では、連続調画像を再現するために、いわゆる網点を使用して連続調画像を2値化するのが普通である。 BACKGROUND OF THE INVENTION Printing field of, in order to reproduce the continuous tone image, it is common to binary continuous tone image using a so-called halftone dots. 網点は、濃度が高い領域では大きな面積を有し、濃度が低い領域では小さな面積を有するように生成される。 Halftone dots, the concentration has a large area at a high region, the concentration is low region is generated to have a smaller area. このような多数の網点が配列されたハーフトーンの印刷物を肉眼で観察すると、元の連続調画像と同様の濃度の高低のある画像が見える。 Observation of the printed matter of many such halftone dot are arranged with the naked eye, visible image with high and low concentrations similar original continuous tone image.

【0003】カラーの印刷物を作成するための複数の色版では、色版相互間で生ずるモアレを防止するために、 [0003] Multiple color plates to produce prints of color, in order to prevent the moire occurring between color plates other,
各色版のスクリーン角度が互いに異なる値に設定される。 Screen angle for each color plate is set to different values. YMCKの4色の色版を使用する場合には、例えば0°,15°,75°,45°のスクリーン角度がそれぞれ設定される。 When using four colors color plate of YMCK, for example 0 °, 15 °, 75 °, the screen angle of 45 ° are set, respectively.

【0004】 [0004]

【発明が解決しようとする課題】しかし、網点によって連続調画像を再現する技術では、画像内のシャープなエッジ(絵柄内の細線や文字などのエッジ)を十分に再現できない場合があるという問題があった。 [0008] However, the technique for reproducing a continuous tone image by halftone dots, the problem that sharp edges in the image (edge ​​of thin lines and characters in the picture) may not be reproduced sufficiently was there.

【0005】また、画像内のシャープなエッジをうまく再現した場合に、カラー再現画像にザラツキ感や色のにごりが生じてしまうという問題もあった。 [0005] In addition, if you successfully reproduce the sharp edges in the image, graininess and color of turbidity in color reproduction image there is a problem that occurs.

【0006】この発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、従来の網点による技術に比べて画像内のシャープなエッジを良好に再現することを目的とする。 [0006] The present invention has been made to solve the aforementioned problems of the prior art, and an object thereof is to satisfactorily reproduce the sharp edges in the image as compared with the technique according to the conventional halftone dots.

【0007】この発明は、さらに、カラー再現画像のザラツキ感を、特に低濃度域において十分に低減することを他の目的とする。 [0007] The invention further graininess of color reproduction image, the is another object to sufficiently reduce in particular the low density region.

【0008】この発明は、さらに色のにごりが低減された彩度の高いカラー再現画像が形成できることを他の目的とする。 [0008] The invention is referred to as another object can be formed more color high color reproduction image turbidity saturation with reduced is.

【0009】 [0009]

【課題を解決するための手段および作用】上述の課題を解決するため、この発明の請求項1に記載した閾値マトリクスの作成方法は、多階調のカラー画像データを2値化する際に使用される複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する方法であって、(a)数式1によって表されるマトリクスTM MxMを第1のM×M閾値マトリクス(Mは2 Nの整数、Nは2以上の整数)として作成する際に、2×2サブマトリクスS 1内の成分a, To solve Means and operation for solving the problems] the problems described above, creating a threshold matrix according to claim 1 of the present invention, used for binarizing color image data of multi-gradation are the a plurality of ways to create a plurality of threshold matrix for the color components, (a) a matrix TM MxM represented by equation 1 integer first M × M threshold matrix (M is 2 N, N when creating a 2 or more integer), 2 × 2 components of the sub-matrix S in 1 a,
b,c,dの値の組み合わせを、前記第1のM×M閾値マトリクス内に含まれる前記複数の2×2サブマトリクスS 1のそれぞれにおいてランダムに決定することによって、前記第1のM×M閾値マトリクスを作成する工程と、(b)前記第1のM×M閾値マトリクスを元に、1 b, c, a combination of the values of d, by randomly determined in each of the plurality of 2 × 2 sub-matrix S 1 included in the first M × M threshold in the matrix, the first M × a step of creating M threshold matrix, based on (b) the first M × M threshold matrix, 1
からNの整数のうち少なくともひとつの整数をnとしたとき、サブマトリクスS nのそれぞれにおいて、係数E When at least one integer among integers N is n from, in each sub-matrix S n, coefficient E
(0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程と、を備えることを特徴とする。 (0) n-1, by placing a different position for each of the color components, characterized in that it comprises the steps of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0010】各サブマトリクス内の複数の閾値をランダムに配置すると、従来の網点のための閾値マトリクスに比べて閾値分布の空間周波数が高い。 [0010] Placing randomly a plurality of threshold values ​​in each sub-matrix, higher spatial frequency threshold distributions as compared with the threshold matrix for the conventional halftone dot. 従って、このような閾値マトリクスを用いて2値化を行なえば、従来の網点による技術に比べて画像内のシャープなエッジを良好に再現することができる。 Therefore, by performing binarization using such a threshold matrix, the sharp edges in the image can be reproduced satisfactorily as compared with the technique according to the conventional halftone dots. また、係数E(0) n-1を各色成分毎に異なる位置に配置するようにすれば、各色成分のインクスポットが重ならないので、各色成分の2値化画像を刷り重ねて再現されるカラー画像におけるザラツキ感を低減することができる。 The color if the coefficient E (0) n-1 to be placed in different positions for each of the color components, the ink spots of the respective color components do not overlap, which is reproduced by overprinting the binarized image of each color component it is possible to reduce the graininess of the image. また、各色成分のインクスポットが分散するので、カラー画像における色のにごりを低減することができる。 Further, since the ink spots of each color component are dispersed, it is possible to reduce the color turbidity in the color image. また、各色成分のインクスポットは分散するので、カラー画像における色のにごりを低減することができる。 The ink spots each color component so dispersed, it is possible to reduce the color turbidity in the color image.

【0011】なお、この発明において「ランダム」とは一見して規則性の無い状態を言い、乱数に従って決定された状態で無くてもよく、また、ある種の制限が課されていても良い。 [0011] It should be noted, refers to a state with no regularity at a glance is a "random" in this invention, may be without a state that has been determined in accordance with the random number, also, certain limitations may be imposed. 例えば、複数通りの選択肢の中から規則性無く選択する場合も「ランダムに選択する」と呼ぶ。 For example, even when selecting regularity without from the options of plural kinds is referred to as "randomly selecting".

【0012】請求項2に記載された閾値マトリクスの作成方法では、前記工程(b)は、前記整数nを1としたときのサブマトリクスS 1のそれぞれにおいて、E [0012] In creating a threshold matrix according to claim 2, wherein step (b), in each sub-matrix S 1 when the 1 the integer n, E
(0) 0を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である。 (0) 0, by placing a different position for each color component, a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0013】請求項3に記載された閾値マトリクスの作成方法では、前記工程(b)は、前記整数nをNとしたときのサブマトリクスS Nのそれぞれにおいて、E [0013] In creating a threshold matrix according to claim 3, wherein step (b), in each sub-matrix S N when the integer n was N, E
(0) N- (0) N- 1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である。 1, by placing a different position for each color component, a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0014】請求項4に記載された閾値マトリクスの作成方法では、前記工程(b)は、前記整数nを1およびNとしたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E(0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である。 [0014] In threshold matrix generation method according to claim 4, wherein step (b), in each sub-matrix S n at the time of the integer n is 1 and N, E (0) n- 1 and by placing a different position for each color component, a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0015】請求項5に記載された閾値マトリクスの作成方法では、前記工程(b)は、整数nを1からNのすべての整数としたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E(0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である。 [0015] In creating a threshold matrix according to claim 5, wherein step (b), in each sub-matrix S n at the time of an integer n from 1 and all integers N, E (0) the n-1, by placing a different position for each color component, a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0016】請求項6に記載された閾値マトリクスの作成方法では、前記工程(b)は、整数nを2からNのすべての整数としたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E(0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である。 [0016] In creating a threshold matrix according to claim 6, wherein step (b), in each sub-matrix S n of when the integer n from 2 and all integers N, E (0) the n-1, by placing a different position for each color component, a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.

【0017】請求項7に記載された閾値マトリクスの作成方法では、工程(b)は、少なくとも前記サブマトリクスS nのそれぞれにおいて、係数E(0) n-1 ,E [0017] In creating a threshold matrix according to claim 7, step (b), in each of at least the sub-matrix S n, coefficient E (0) n-1, E
(1) n- 1 ,E(2) n-1 ,E(3) n-1のそれぞれを、色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程、を含む。 (1) n- 1, E ( 2) n-1, E (3) each of n-1, by placing a different position for each color component, a plurality of threshold matrices for the plurality of color components process to create, including the,.

【0018】請求項8に記載された閾値マトリクスの作成方法では、工程(b)は、さらに、各サブマトリクスS n内の係数E(0) n-1 ,E(1) n-1 ,E(2) [0018] In creating a threshold matrix according to claim 8, step (b) further, the coefficient in each sub-matrix S n E (0) n- 1, E (1) n-1, E (2)
n-1 ,E(3) n-1の組み合わせを、係数E(0) n-1, E (3) a combination of n-1, the coefficient E (0)
n-1 ,E(1) n-1が互いに対角に配置されるとともに、係数E(2) n-1 ,E(3) n-1も互いに対角に配置される8通りの組み合わせの中から選択する工程を含む。 with n-1, E (1) n-1 are arranged diagonally to each other, the coefficient E (2) n-1, E (3) n-1 is also of eight combinations which are arranged diagonally to each other including the step of selecting from within.

【0019】サブマトリクスS n内の4つの閾値の配列の上記8通りの組み合わせは、4つの閾値の任意の配列の全部の24通りの組み合わせの中で空間周波数の比較的高い組み合わせである。 [0019] Combinations of the above eight four sequences threshold in the sub-matrix S n is the relatively high combination of spatial frequency in the combination of all of the 24 ways of four arbitrary sequence threshold. 従って、この8通りの中から選択すれば、閾値分布の空間周波数をより高くすることが可能である。 Therefore, by selecting from among the eight, it is possible to higher spatial frequency threshold distributions.

【0020】請求項9に記載されたカラー画像の2値化方法は、(a)請求項1ないし8のいずれかに記載の各色成分のための閾値マトリクスを記憶する第1のメモリを準備する工程と、(b)前記第1のメモリに記憶された閾値マトリクス内の閾値を各色成分毎に読出して、前記カラー画像データの各色成分と比較することによって、前記カラー画像データを各色成分毎に2値化する工程と、を備えることを特徴とする。 The binarization method of a color image according to claim 9, providing a first memory for storing a threshold matrix for each color component according to any one of (a) claims 1 to 8 a step, (b) reads the threshold value in the first threshold matrix stored in the memory for each color component by comparing the color components of the color image data, said color image data for each color component characterized in that it comprises the steps of binarizing the.

【0021】請求項10に記載されたカラー画像の2値化方法は、(a)数式2によって表わされるマトリクスTM MxMをM×M閾値マトリクス(Mは2 Nの整数、N The binarization method of a color image according to claim 10, (a) a matrix TM MxM the M × M threshold matrix represented by Equation 2 (M is the 2 N integers, N
は2以上の整数)として作成する際に、少なくともn= When creating a is an integer of 2 or more), at least n =
1で与えられる2×2サブマトリクスS 1内の成分a, Component a 2 × 2 sub-matrix S 1 given by 1,
b,c,dの値の組み合わせを、前記M×M閾値マトリクス内に含まれる複数の2×2サブマトリクスS 1のそれぞれにおいてランダムに決定することによって、前記M×M閾値マトリクスを作成する工程と、(b)2値化の対象となる色成分に応じた異なる被演算値を生成する工程と、(c)前記M×M閾値マトリクスから読み出された閾値と前記被演算値とに対して所定の演算を行なうことによって閾値を修正する工程と、(d)修正された閾値と、前記カラー画像データの2値化の対象となる色成分とを比較することによって、前記カラー画像データを各色成分毎に2値化する工程と、を備えることを特徴とする。 b, c, a combination of the values of d, by randomly determined in each of the M × M multiple 2 × 2 sub-matrix S 1 included in the threshold in the matrix, the step of generating the M × M threshold matrix If, (b) generating a different operand values ​​corresponding to the color component to be binarized object relative to said operand value and the threshold value read from the (c) the M × M threshold matrix a step of modifying the threshold by performing a predetermined calculation Te, (d) and modified threshold, by comparing the color component to be binarized object of the color image data, said color image data a step of binarizing for each color component, characterized in that it comprises a.

【0022】こうすれば、色成分毎に異なる被演算値で閾値が調整されるので、色成分毎に異なる閾値パターンを発生させることができる。 If [0022] This, the threshold is adjusted with a different operand values ​​for each color component, it is possible to generate different threshold pattern for each color component.

【0023】請求項11に記載したカラー画像の2値化方法では、工程(c)は、閾値と被演算値との間で加算または減算を行なう工程、を含む。 [0023] In the binarization method of a color image according to claim 11, step (c) comprises the step, performing addition or subtraction between the threshold and the calculation value.

【0024】請求項12に記載した画像の2値化方法では、工程(d)は、さらに、閾値の所定の一対のビットに生じる桁上りと桁下りを無視する工程、を含む。 [0024] In binary method for an image according to claim 12, step (d) further comprises the step of ignoring the carry and carry-down that occurs at a predetermined pair of bit threshold, the.

【0025】請求項13に記載した画像の2値化方法では、M×M閾値マトリクスは0〜(M 2 −2)(ここでMは2 Nの整数,Nは2以上の整数)の範囲の閾値を含む閾値マトリクスであり、工程(d)は、前記閾値と被演算値とを加算して、2Nビットの2進数で表わされた加算結果に桁上げが生じない閾値に関しては1を減算する工程、を含む。 [0025] In binary method for an image according to claim 13, the M × M threshold matrix range of 0 to (M 2 -2) (wherein M is a 2 N integers, N is the integer of 2 or more) of a threshold matrix including threshold, step (d), by adding the said threshold value and the calculated value, a 1 with respect to a threshold that does not cause a carry to the addition result represented by a binary number of 2N bits the step of subtracting includes a.

【0026】こうすれば、加算後の閾値を0〜(M 2 [0026] In this way, from 0 to the threshold value after the addition (M 2 -
2)に納めることができるので、2値化画像において多階調画像データのすべての階調を再現することができる。 Since it is possible to arrange two), it is possible to reproduce all the tone multi-tone image data in the binarized image.

【0027】請求項14に記載した画像の2値化方法では、工程(d)は、被演算値と閾値の互いに対応する各ビットの論理演算を行なうことによって、前記閾値の各ビットを前記被演算値の各ビットのレベルに応じて反転する工程、を含む。 [0027] In binary method for an image according to claim 14, step (d), by performing a logical operation of each bit corresponding to each other of the operand value and the threshold value, the object each bit of the threshold comprising the steps of inverting depending on the level of each bit of the calculated value.

【0028】この方法によっても、色成分毎に異なる閾値パターンを発生させることができる。 [0028] With this method, it is possible to generate different threshold pattern for each color component.

【0029】 [0029]

【実施例】 【Example】

A. A. 基本マトリクスの構成:図1は、この発明の一実施例において使用される基本の閾値マトリクスの一例を示す平面図である。 Configuration of the basic matrix: Figure 1 is a plan view showing an example of a basic threshold matrix used in one embodiment of the present invention. 図1(a),(b),(c)は、2× Figure 1 (a), (b), (c) is, 2 ×
2、4×4、8×8の基本マトリクスBM 2x2 ,BM Basic matrix BM 2x2 of 2,4 × 4,8 × 8, BM
4x4 ,BM 8x8をそれぞれ示している。 4x4, BM 8x8 the show, respectively. このような基本マトリクスは、BEBayer が提案した閾値配列を持つパターンである。 Such basic matrix is ​​a pattern having a threshold array BEBayer proposed. このような基本マトリクスのいずれかを用いて多階調画像を2値化(ハーフトーン化)すると、 Such binarizing the multi-tone image by using either the basic matrix (halftoning), the
その2値化画像の空間周波数は、他の種類の閾値マトリクスを用いた2値化画像の空間周波数よりも高いことが知られている。 The spatial frequency of the binarized image, it is known higher than the spatial frequency of the binary image using other types of threshold matrices.

【0030】図2(a)は4×4基本マトリクスBM [0030] FIG. 2 (a) 4 × 4 basic matrix BM
4x4を2×2サブマトリクスTijに分割した図であり、 4x4 to a diagram that is divided into 2 × 2 sub-matrix Tij,
図2(b)は8×8基本マトリクスBM 8x8を2×2サブマトリクスTijに分割した図である。 Figure 2 (b) is a diagram obtained by dividing the 8 × 8 basic matrix BM 8x8 in 2 × 2 sub-matrix Tij. なお、(i, It should be noted, (i,
j)は2×2サブマトリクスTijの位置を示す座標である。 j) is a coordinate showing a position of a 2 × 2 sub-matrix Tij. 8×8基本マトリクスBM 8x8において、16個の2×2サブマトリクスTijは、それぞれ4×4サブマトリクスを構成する4つのグループG1,G2,G3,G In 8 × 8 basic matrix BM 8x8, 16 pieces of 2 × 2 sub-matrix Tij are four groups constituting the 4 × 4 sub-matrices each G1, G2, G3, G
4に分類される。 They are classified into four. 図2(b)における各2×2サブマトリクスTijは、次の数式3によって表わされる。 Each 2 × 2 sub-matrix Tij in FIG. 2 (b) is represented by the following formula 3.

【0031】 [0031]

【数3】 [Number 3]

【0032】数式3で示されたkijの値は、図2(b) The value of kij indicated by Equation 3, and FIG. 2 (b)
の8×8基本マトリクスBM 8x8については次の数式4 The following formula 4 for 8 × 8 basic matrix BM 8x8 of
の通りである。 It is as of.

【0033】 [0033]

【数4】 [Number 4]

【0034】この数式4で示されたkijの配列パターンは、図1(b)で示された4×4基本マトリクスBM The arrangement pattern of kij indicated by this formula 4, 4 × 4 basic matrix BM shown in FIG. 1 (b)
4x4の閾値配列パターンと一致している。 Consistent with 4x4 threshold array pattern.

【0035】数式3を、一般のM×Mの基本マトリクスBM MxM (ただしMは2 N 、Nは2以上の整数)に拡張すると、M×M基本マトリクスBM MxM内の各2×2サブマトリクスTijは次の数式5によって表される。 [0035] Equation 3, the basic matrix BM MxM (where M is 2 N, N being an integer of 2 or more) of General M × M extends, each 2 × 2 sub-matrix within the M × M basic matrix BM MxM Tij is represented by the following formula 5.

【0036】 [0036]

【数5】 [Number 5]

【0037】B. [0037] B. 実施例による閾値マトリクスの作成: Creating a threshold matrix according to an embodiment:
この発明に従って8×8の閾値マトリクスを作成する際には、まず、図2(b)に示す16個の2×2サブマトリクスTijのそれぞれにおいて、数式5の係数aij,b When you create a threshold matrix of 8 × 8 in accordance with the present invention, first, in each of the 16 2 × 2 sub-matrix Tij shown in FIG. 2 (b), the coefficient of Equation 5 aij, b
ij,cij,dijの値を0,1,2,3から選んでランダムに組み合わせる。 ij, cij, combine the value of dij randomly selected from 0, 1, 2, 3. なお、以下では、数式5の係数ai In the following, the coefficient of Equation 5 ai
j,bij,cij,dijのマトリクスを、単に「係数マトリクスCM」と呼ぶ。 j, bij, cij, the matrix of dij, simply referred to as a "coefficient matrix CM".

【0038】係数マトリクスCMの異なるパターンは全部で24通り存在する。 The coefficient matrix CM of different patterns are present 24 ways in total. 図3は、24通りのパターンの中で、好ましい8通りのパターンを示す説明図である。 3, in the pattern of 24 ways is an explanatory diagram showing a pattern of a preferred eight.
これらの8通りのパターンでは、比較的小さい値である0と1とが互いに対角に配置され、また、比較的大きな値である2と3も互いに対角に配置されている。 The patterns of these eight, 0 and 1 and a relatively small value is arranged diagonally to each other and are also disposed diagonally with each other 2 and 3, which is a relatively large value. なお、 It should be noted that,
このようなパターンを、以下では「対角パターン」と呼ぶ。 Such a pattern, hereinafter referred to as "diagonal pattern". このような8通りの対角パターンは、他の16通りのパターンよりも空間周波数が高いので、画像内のエッジをよりシャープに再現することが可能である。 Diagonal pattern of such eight is higher spatial frequency than the pattern of the other 16 types, it is possible to reproduce an edge in an image more sharp.

【0039】図4は、図2(b)の左上部の2×2サブマトリクスT11と同じ閾値を含む8通りの対角パターンを示す図である。 [0039] FIG. 4 is a diagram showing the eight diagonal patterns that contain the same threshold as the 2 × 2 submatrix T11 in the upper left portion of FIG. 2 (b). 実施例で作成される8×8閾値マトリクスの2×2サブマトリクスT11は、これらの8通りの対角パターンの中から選択されることが好ましい。 2 × 2 sub-matrix T11 of 8 × 8 threshold matrix created in the examples, is preferably selected from among the diagonal patterns of these eight. ところで、前述した数式3から理解できるように、図2 However, as can be understood from the formula 3 described above, FIG. 2
(b)に示す16個の2×2サブマトリクスTijは、左上部の2×2サブマトリクスT11に、前述の数式4で示される定数kijをそれぞれ加算したものである。 (B) 16 amino 2 × 2 sub-matrix Tij shown in the the 2 × 2 submatrix T11 of the upper left portion, in which the constant kij represented by Equation 4 above was respectively added. 実施例において各2×2サブマトリクスTijの閾値パターンを決定する際には、数式3の右辺第1項に含まれる基本的な2×2のパターンを、図4(または図3)に示される8つの対角パターンの中から選択することができる。 In determining the threshold pattern of the 2 × 2 sub-matrix Tij in the examples, the basic 2 × 2 pattern included in the first term of the right-hand side of Equation 3, shown in FIG. 4 (or FIG. 3) it can be selected from among the eight diagonal patterns.

【0040】図5は、各2×2サブマトリクスTijに関して、8通りの対角パターンの中から1つをランダムに選択して適用することによって得られた2×2サブマトリクスTijを示す図である。 [0040] Figure 5, for each 2 × 2 sub-matrix Tij, a diagram showing a 2 × 2 sub-matrix Tij obtained by applying selected one of the diagonal pattern of eight randomly is there. 例えば、左上部のグループG1に属する4つの2×2サブマトリクスT11,T21, For example, four 2 × 2 sub-matrix T11 belonging to the group G1 in the upper left portion, T21,
T12,T22は、それぞれ図3の(d),(d), T12, T22 are respectively diagrams 3 (d), (d),
(g),(b)に示すパターンを適用したものである。 (G), it is obtained by applying the pattern shown in (b).
これらの4つの2×2サブマトリクスT11,T21,T1 These four 2 × 2 submatrix T11, T21, T1
2,T22は、次の数式6で表わすことができる。 2, T22 can be expressed by Equation 6.

【0041】 [0041]

【数6】 [6]

【0042】図5の各2×2サブマトリクスTijにおいて、4つの閾値成分を小さい順に並べたとき、その増加量(差分)は、いずれの2×2サブマトリクスTijでも16(=2 2(N-1) ,N=3)になる。 [0042] In each of 2 × 2 sub-matrix Tij in FIG. 5, when arranged four threshold component in ascending order, the increase amount (difference) can be of any 2 × 2 sub-matrix Tij even 16 (= 2 2 (N -1), the N = 3). 一般に、M×M閾値マトリクス内の各2×2サブマトリクスTij内の4つの閾値の差分は、2 2(N-1) (Nは2 N =Mとなる整数)である。 In general, the four differences thresholds in each 2 × 2 sub-matrix Tij in the M × M threshold matrix is a 2 2 (N-1) ( N is an integer which is a 2 N = M). これは、前述した数式5の右辺第1項に示されている。 This is shown in the first term on the right side of Equation 5 described above.

【0043】図6は、図5の2×2サブマトリクスTij [0043] FIG. 6, 2 × 2 sub-matrix Tij shown in FIG. 5
で構成される8×8閾値マトリクスTM 8x8を示す図である。 In is a diagram showing an 8 × 8 threshold matrix TM 8x8 constructed. この8×8閾値マトリクスTM 8x8は、この発明の実施例において多階調画像データの2値化に使用される閾値マトリクスの一例である。 The 8 × 8 threshold matrix TM 8x8 is an example of a threshold matrix used binarizing multi-tone image data in the embodiment of the present invention.

【0044】なお、図5において、4つのグループG1 [0044] In FIG. 5, four groups G1
〜G4(4×4サブマトリクス)のそれぞれにおいて、 In each to G4 (4 × 4 sub-matrix),
4つの2×2サブマトリクスTijの位置をランダムに配置することもできる。 Four positions of 2 × 2 sub-matrix Tij may be arranged randomly. 各グループ(4×4サブマトリクス)内において、4つの2×2サブマトリクスTijを配置する組み合わせは24通り存在するが、この場合にも、図3と同様な8通りの対角パターンからランダムに選択することが好ましい。 Within each group (4 × 4 sub-matrix), combinations of placing the four 2 × 2 sub-matrix Tij is present 24 ways, also in this case, the random diagonal pattern of eight similar to FIG. 3 it is preferable to select. 図3の8通りの対角パターンは、比較的小さな2つの閾値同士、および、比較的大きな2つの閾値同士をそれぞれ対角に配置したパターンである。 Diagonal pattern of eight in FIG. 3, a relatively small two thresholds each other and a pattern relatively large two thresholds between were arranged on each diagonal. 同様に考えて、図5のグループG1内の4つの2 Think Like, four 2 in the group G1 in FIG. 5
×2サブマトリクスTijを配置する際の対角パターンは、比較的閾値の小さな2×2サブマトリクスT11,T × 2 sub-diagonal pattern when the matrix Tij placing the small relatively threshold Do 2 × 2 submatrix T11, T
22を対角に配置し、比較的閾値の大きな2×2サブマトリクスT21,T12を対角に配置するようなパターンである。 22 were arranged diagonally, a pattern for placement of relatively threshold big 2 × 2 submatrix T21, T12 diagonally. ここで、各2×2サブマトリクスTijを、閾値の組という意味で「閾値セット」と呼ぶことにする。 Here, each 2 × 2 sub-matrix Tij, will be referred to as "threshold set" in the sense that the threshold value set. このとき、対角パターンは、一般に、比較的小さな2つの閾値セット同士、および、比較的大きな2つの閾値セット同士をそれぞれ対角に配置したパターンであると定義することができる。 In this case, the diagonal pattern is generally a relatively small two thresholds set each other and can be defined as a pattern arranged relatively large two thresholds set between the diagonal, respectively. なお、閾値セットがより大きなマトリクス(例えば4×4マトリクス)である場合にも、同様に対角パターンを考えることができる。 Even if the threshold set is a larger matrix (e.g. 4 × 4 matrix), it can be considered the same diagonal pattern.

【0045】図5に示す各グループG1〜G4(4×4 [0045] Each group shown in FIG. 5 G1~G4 (4 × 4
サブマトリクス)内の4つの2×2サブマトリクスTij Four 2 × 2 sub-matrix Tij submatrix) in
の位置を、8通りの対角パターンの中からランダムに選択した場合の例を図7に示す。 The position, showing an example in which the randomly selected from the diagonal pattern of eight in FIG. 図7において、各グループG1〜G4(4×4サブマトリクス)に含まれる4つの2×2サブマトリクス同士の閾値の差分は、いずれのグループでも4(=M 2 /4×4,M=8)である。 7, a difference of four 2 × 2 sub-matrix thresholds between included in each group G1 to G4 (4 × 4 sub-matrix) is 4 in either group (= M 2/4 × 4 , M = 8 ) it is.

【0046】さらに、4つのグループG1〜G4同士(すなわち、4つの4×4サブマトリクス同士)の配置を24通りの組み合わせの中の任意の1つから選択するようにしても良い。 [0046] Further, four groups G1~G4 between (i.e., four 4 × 4 sub-matrices each other) the arrangement of may be selected from any one of a combination of 24 ways. この場合も、8通りの対角パターンの中の1つを選択することが好ましい。 Again, it is preferable to select one of the diagonal pattern of eight.

【0047】以上のようにして得られた8×8閾値マトリクスTM 8x8内の各2×2サブマトリクスTijは、次の数式7のように表すことができる。 [0047] Each 2 × 2 sub-matrix Tij in the above manner 8 × 8 threshold matrix TM in 8x8 thus obtained can be expressed as in Equation 7.

【0048】 [0048]

【数7】 [Equation 7]

【0049】換言すれば、この数式7は、基本マトリクスBMを表す数式5において、係数マトリクスCM(a [0049] In other words, this formula 7, in Equation 5 of the basic matrix BM, the coefficient matrix CM (a
ij,bij,cij,dijの2×2マトリクス)の各成分a ij, bij, cij, each component a 2 × 2 matrix) of dij
ij,bij,cij,dijの値を一定値とせずに、各成分a ij, bij, cij, without the value of dij a constant value, the component a
ij,bij,cij,dijの値を0〜3の中からランダムに選んで配置したものでもある。 ij, there bij, cij, also those that have been arranged in randomly selected values ​​of dij from the 0-3.

【0050】図7の閾値の配列は、数式7において、係数kijの値を次の数式8のように設定したものである。 The arrangement of the threshold of FIG. 7, in Equation 7 is obtained by setting the value of the coefficient kij by Equation 8.

【0051】 [0051]

【数8】 [Equation 8]

【0052】C. [0052] C. 実施例における閾値マトリクスの他の表現方法:図1(c)および図2(b)に示す8×8基本マトリクスBM 8x8は、次の数式9によって表現することも可能である。 Another representation of the threshold matrix in the embodiment: 8 × 8 basic matrix BM 8x8 shown in FIG. 1 (c) and 2 (b) can also be expressed by the following equation 9.

【0053】 [0053]

【数9】 [Equation 9]

【0054】マトリクスS 1は2×2サブマトリクスT [0054] matrix S 1 is 2 × 2 sub-matrix T
ijの基本パターンを示しており、同様に、S 2は4×4 It shows the basic pattern of the ij, similarly, S 2 is 4 × 4
サブマトリクス(すなわちグループG1〜G4)の基本パターン(すなわち、4×4サブマトリクス)を示し、 Basic pattern of the sub-matrix (i.e., Group G1 to G4) (i.e., 4 × 4 sub-matrix) indicates,
3は8×8マトリクス(すなわち8×8基本マトリクスBM 8x8 )を示している。 S 3 represents a 8 × 8 matrix (i.e. 8 × 8 basic matrix BM 8x8). この明細書では、基本閾値マトリクスBMの中で、2×2以上で最も小さいサイズのサブマトリクスを「基本サブマトリクス」と呼ぶ。 In this specification, among the basic threshold value matrix BM, the sub-matrix of the smallest size 2 × 2 or more is referred to as "basic sub-matrix". 8
×8基本マトリクスBM 8x8では、2×2サブマトリクスS 1が基本サブマトリクスである。 In × 8 basic matrix BM 8x8, 2 × 2 sub-matrix S 1 is a basic sub-matrix. 9×9基本マトリクスでは、3×3サブマトリクスが基本サブマトリクスになる。 The 9 × 9 basic matrix, 3 × 3 sub-matrix consisting essentially sub-matrices. 上述の数式9は8×8基本マトリクスBM 8x8 Equation 9 of the above-mentioned 8 × 8 basic matrix BM 8x8
を表わしているが、これを一般のM×M基本マトリクスBM MxMに拡張すると、次の数式10のように表わすことができる。 Although represent, extending this to a general M × M basic matrix BM MxM, it can be expressed as the following equation 10.

【0055】 [0055]

【数10】 [Number 10]

【0056】数式10において、2 n次のマトリクスS [0056] In Equation 10, 2 n The following matrix S
nに含まれる係数マトリクスCM nは、4つの2 n-1次のマトリクスS n-1にそれぞれ加算する値を示している。 coefficient matrix CM n included in the n indicates the value to be added each of the four 2 n-1 order matrix S n-1. なお、前述した数式9は、数式10において、M= Incidentally, equation 9 described above, in Equation 10, M =
8,N=3,a=0,b=1,c=2,d=3とした場合に相当する。 8 corresponds to the case of the N = 3, a = 0, b = 1, c = 2, d = 3.

【0057】一般に、M×M基本マトリクスBM MxMを数式10によって表現した場合には、図5および図6に示す8×8閾値マトリクスTM 8x8は、次の手順で作成できる。 [0057] In general, when the M × M basic matrix BM MxM expressed by Equation 10, 8 × 8 threshold matrix TM 8x8 shown in FIGS. 5 and 6, can be created in the following procedure. まず、8×8マトリクス(2 3次のマトリクスS 3 )に含まれる係数マトリクスCM 3の各成分a, First, 8 × 8 matrix (2 cubic matrix S 3) to each component a coefficient matrix CM 3 contained,
b,c,dの値をそれぞれ0,1,2,3に設定する。 b, c, sets the value of d 0, 1, 2, 3, respectively.
この結果、マトリクスS 3は次の数式11で表わされる。 As a result, the matrix S 3 can be expressed by the following equation 11.

【0058】 [0058]

【数11】 [Number 11]

【0059】この時点では、マトリクスS 3に含まれる4つのマトリクスS 2 (U , V) (4×4マトリクス)の内容は決定されていない。 [0059] At this point, the contents of the four matrices S 2 contained in the matrix S 3 (U, V) ( 4 × 4 matrix) has not been determined. 次に、数式11に含まれる4つのマトリクスS 2 (U , V)のそれぞれに含まれる係数マトリクスCM 2 (数式10)の各成分a,b,c,dの値をそれぞれ0,1,2,3に設定する。 Next, four matrix S 2 (U, V) contained in Equation 11 the components a coefficient matrix CM 2 included in each of (Equation 10), b, c, the value of d, respectively 0, 1, 2 , it is set to 3. この結果、マトリクスS3 は次の数式12で表わされる。 As a result, the matrix S3 are represented by the following formula 12.

【0060】 [0060]

【数12】 [Number 12]

【0061】最後に、数式12に含まれる16個のマトリクスS 1 (2×2マトリクス)のそれぞれに含まれる係数マトリクスCM 1 (数式10)の各成分a,b, [0061] Finally, each component a coefficient matrix CM 1 included in each of the 16 matrix S 1 included in Equation 12 (2 × 2 matrix) (Equation 10), b,
c,dの値の組み合わせをランダムに設定する。 c, randomly setting the combination of the values ​​of d. この結果、8×8マトリクスS 3は次の数式13で表わされる。 As a result, 8 × 8 matrix S 3 is expressed by the following equation 13.

【0062】 [0062]

【数13】 [Number 13]

【0063】数式13のマトリクスの各要素の値を実際に計算すると、図5および図6に示すマトリクスが得られる。 [0063] When calculating the value of each element of the matrix of Equation 13 In practice, a matrix shown in FIGS. 5 and 6 is obtained. 数式13から解るように、係数マトリクスCM 1 As can be seen from the formula 13, the coefficient matrix CM 1
の各成分a,b,c,dの値は、定数2 4に乗算される値である。 The value of each component a, b, c, d of a value to be multiplied by the constant 2 4. 同様に、係数マトリクスCM 2の各成分a, Likewise, each component of the coefficient matrix CM 2 a,
b,c,dの値は定数2 2に乗算される値であり、係数マトリクスCM 3の各成分a,b,c,dの値は定数2 b, c, d is a value to be multiplied by the constant 2 2, the values of the components a, b, c, d of the coefficient matrix CM 3 is a constant 2
0 (=1)に乗算される値である。 0 is a value to be multiplied by (= 1). 一般には、M×Mマトリクス内の2 n次のマトリクスS n (数式10の等式)に含まれる係数マトリクスCM n (nは1〜Nの整数であり、Nは2 N =Mとなる整数)は、定数2 2(Nn) In general, the coefficient matrix CM n (n included in the 2 n following matrix S n of the M × M matrix (equation Equation 10) is an integer of 1 to N, N is an integer which is a 2 N = M ) is a constant 2 2 (Nn)
に乗算される値である。 Is a value that is multiplied by.

【0064】また、数式12と数式13を比較すれば解るように、上述のようにして閾値マトリクスを作成する際には、2 3次のマトリクスS 3に含まれる16個のマトリクスS 1 (U , V) (数式12参照)のそれぞれの内容が異なっている。 [0064] Also, as can be seen by comparing equations 12 and equations 13, when creating a threshold matrix in the manner described above, 2 Next 16 contained in the matrix S 3 matrix S 1 (U , V) (it is different from the contents of each of the reference equation 12). 同様に、マトリクスS 3に含まれる4個のマトリクスS 2 (U , V) (数式11参照)のそれぞれを異なるようにしてもよい。 Similarly, four matrix S 2 contained in the matrix S 3 (U, V) may be respectively (see Equation 11) different. 従って、実施例による8×8閾値マトリクスTM 8x8は、次の数式14で表現することができる。 Therefore, 8 × 8 threshold matrix TM 8x8 according to the embodiment can be expressed by the following equation 14.

【0065】 [0065]

【数14】 [Number 14]

【0066】数式14をM×M閾値マトリクスTM MxM [0066] Equation 14 M × M threshold matrix TM MxM
に拡張すると、次の数式15が得られる。 Extending to the following equation 15 is obtained. なお、数式1 It should be noted that equation (1)
5は前述した数式2と同じものである。 5 is the same as Equation 2 described above.

【0067】 [0067]

【数15】 [Number 15]

【0068】D. [0068] D. 実施例の閾値マトリクスによる効果: Effect due to the threshold matrix of the examples:
図8は、図1(c)に示す8×8基本マトリクスBM 8, 8 × 8 basic matrix BM shown in FIG. 1 (c)
8x8と、図6に示す8×8閾値マトリクスTM 8x8と、 And 8x8, the 8 × 8 threshold matrix TM 8x8 shown in FIG. 6,
0〜63の閾値を単にランダムに配置した8×8マトリクスとを比較して示す図である。 The threshold value of 0 to 63 merely illustrates and compares the 8 × 8 matrix arranged randomly. この実施例では、画像データIDと閾値TDとの関係に応じて、次のような不等式(1a),(1b)により各スポット(マトリクス内の1単位)のオン/オフが決定される。 In this embodiment, depending on the relationship between the image data ID and the threshold TD, as follows inequality (1a), on / off of each spot (1 unit in the matrix) is determined by (1b). 画像データID>閾値TD:オン(黒) …(1a) 画像データID≦閾値TD:オフ(白) …(1b) Image data ID> threshold TD: ON (black) ... (1a) image data ID ≦ threshold TD: OFF (white) ... (1b)

【0069】図8(d),(e),(f)は、図8 [0069] FIG. 8 (d), (e), (f) is 8
(a),(b),(c)の3つのマトリクスに対して一様な画像データID=32(濃度(印刷面積率)が50 (A), it is (b), uniform image data ID to three matrix (c) = 32 (concentration (index print area) 50
%)を適用した場合のオン/オフのパターンであり、閾値が32未満のスポットは黒化されている。 %) Is a pattern of on / off when applying the threshold is less than 32 spots are blackened. 図8(d) Figure 8 (d)
に示すように、基本マトリクスBMを使用した場合には、格子状の規則的な模様が発生していることが解る。 As shown in, when using the basic matrix BM, it can be seen that grid-like regular pattern occurs.
このように、基本マトリクスBMを使用した場合には、 In this way, in the case of using the basic matrix BM,
ほぼ一様な濃度の画像領域において、画像の内容とは関係の無い規則的な模様が発生し易い傾向にある。 In the image region of substantially uniform density, it tends to easily occur a regular pattern not associated with the content of the image. 一方、 on the other hand,
この発明の実施例による8×8閾値マトリクスTMを使用した場合、および、完全にランダムなマトリクスを使用した場合には、規則的な模様は発生していない。 When using the 8 × 8 threshold matrix TM in accordance with an embodiment of the invention, and, when fully using a random matrix, regular pattern does not occur. ところで、実施例による8×8閾値マトリクスTMを使用した場合には、連続する黒画素の部分(黒部分)が2×2 However, when using 8 × 8 threshold matrix TM according to the embodiment, the portion (black portion) of consecutive black pixels is 2 × 2
を越える大きさを有していないのに対して、完全にランダムなマトリクスを使用した場合には、2×3または3 Whereas not having a size exceeding, when fully using a random matrix, 2 × 3 or 3
×2以上の大きなサイズの黒部分が生じている。 × 2 or more large black portion size occurs. 従って、実施例による8×8閾値マトリクスTM(図8 Therefore, 8 × 8 threshold matrix TM according to the embodiment (FIG. 8
(b))は、完全にランダムなマトリクス(図8 (B)) is completely random matrix (Figure 8
(c))に比べて空間周波数が高いことが解る。 It can be seen that a higher spatial frequency than the (c)).

【0070】図8(e),(f)の2つのパターンを肉眼で比較すると、異なる濃度の画像として観察される。 [0070] FIG. 8 (e), the Comparing with the naked eye two patterns of (f), is observed as an image of a different density.
実施例による8×8閾値マトリクスTMでは画像データIDにほぼ比例して黒部分のサイズが増大して行くのに対して、完全にランダムなマトリクスでは黒部分のサイズが必ずしも画像データIDに比例しない傾向にある。 Whereas the size of the black portion substantially in proportion to the 8 × 8 threshold matrix TM in the image data ID according to the embodiment is gradually increased, not proportional to always image data ID is the size of the black portion is completely random matrix There is a tendency.
従って、実施例による8×8閾値マトリクスTMの方が、完全にランダムなマトリクスに比べて、中間調をより滑らかに再現できるという利点がある。 Thus, towards the 8 × 8 threshold matrix TM according to the embodiment is completely compared to a random matrix, there is an advantage that the halftone more smoothly be reproduced. このように、 in this way,
元の画像に含まれていない規則的な模様が発生することがなく、しかも階調再現が滑らかであるという8×8閾値マトリクスTMの利点は、前述した数式15において、E(a) n-1 ,E(b) n-1 ,E(c) n-1 ,E Without original regular pattern not included in the image is generated, moreover advantages of 8 × 8 threshold matrix TM that tone reproduction is smooth, in Equation 15 described above, E (a) n- 1, E (b) n- 1, E (c) n-1, E
(d) n-1で構成される係数マトリクスCM nを8通りの対角パターンから選択したことに起因する効果である。 (D) is effective due to selection of the coefficient matrix CM n comprised diagonal pattern of eight in n-1. なお、係数マトリクスCM nの8通りの対角パターンは、次の数式16のように表わされる。 Note that the diagonal pattern of eight coefficients matrix CM n is represented by Equation 16.

【0071】 [0071]

【数16】 [Number 16]

【0072】E. [0072] E. 実施例による他の閾値マトリクス:上記実施例では、8×8閾値マトリクスTM 8x8を生成したが、閾値マトリクスとしては、一般に、1/2ずつに分割した時に最終的に2×2に分割することのできるマトリクス、すなわち、2 N次の任意の正方マトリクス(Nは整数)を使用することが好ましい。 Other threshold matrix according to Embodiment In the above embodiment, to generate the 8 × 8 threshold matrix TM 8x8, as the threshold value matrix, generally, eventually be divided into 2 × 2 when divided by 1/2 matrix which can, i.e., 2 N order any square matrix (N is an integer) preferably be used. 具体的には、 In particular,
16×16や32×32などが実際的な閾値マトリクスである。 Such as 16 × 16 or 32 × 32 is a practical threshold matrix.

【0073】図9は、実施例による16×16閾値マトリクスTM 16x16の一例を示す図である。 [0073] Figure 9 is a diagram showing an example of a 16 × 16 threshold matrix TM 16x16 according to an embodiment. 但し、図9の例では図示の便宜上、2×2サブマトリクス内の閾値の関連性や、4×4サブマトリクス内の閾値の関連性を把握し易いように、閾値を16進数で表記している。 However, for convenience of illustration in the example of FIG. 9, the threshold relevance and in the 2 × 2 submatrix, 4 × 4 to facilitate understanding the relevance of the threshold in the sub-matrix, and denoted the threshold in hexadecimal there. 閾値は0〜255の範囲の値を有する8ビットのデータで表わされるが、図9から解るように、各4×4サブマトリクス内の4つの閾値の下位4ビット(最下位桁)は互いに等しい。 Although the threshold value is represented by 8 bit data having a value ranging from 0 to 255, as can be seen from FIG. 9, the lower 4 bits of the four threshold values ​​of the respective 4 × 4 in the sub-matrix (least significant digit) are equal .

【0074】図10は、図9に示す16×16閾値マトリクスTM 16x16を4進数で表記した図である。 [0074] Figure 10 is a diagram representation of 16 × 16 threshold matrix TM 16x16 shown in FIG. 9 in quaternary number. 図10 Figure 10
から解るように、16×16閾値マトリクスTM 16x16 As can be seen from, 16 × 16 threshold matrix TM 16x16
を4等分することによって得られる4つの8×8サブマトリクスを見ると、次のようなことが解る。 4 Looking at the four 8 × 8 sub-matrices obtained by equally understood to be as follows. すなわち、 That is,
各8×8サブマトリクス内のすべての閾値は、4進数の最下位桁(2進数ではビット1,2)の値が同じである。 All threshold values ​​of the respective 8 × 8 in a sub-matrix values ​​are the same (bit 1 in binary) the least significant digit of the quaternary number. また、4つの8×8サブマトリクス同士を比較すると、4進数の最下位桁の値が0〜3であり互いに異なっている。 Furthermore, when comparing the four 8 × 8 sub-matrixes, the least significant digit of the value of the quaternary number are different from each other is 0-3.

【0075】同様に、各8×8サブマトリクスを4等分することによって得られる4つの4×4サブマトリクスを見ると、次のことが解る。 [0075] Similarly, looking at the four 4 × 4 sub-matrices obtained by the respective 8 × 8 sub-matrix 4 equal parts, indicate the followings. すなわち、各4×4サブマトリクス内のすべての閾値は、4進数の下位2桁(2進数ではビット1〜4)の値が同じである。 That is, all of the threshold of each 4 × 4 in the sub-matrix values ​​are the same (bit 1-4 in binary) the lower two digits of the quaternary number. また、1つの8×8サブマトリクスに含まれる4つの4×4サブマトリクス同士を比較すると、4進数の下から2番目の桁(2進数ではビット3,4)の値が0〜3であり互いに異なっている。 Furthermore, when comparing the four 4 × 4 sub-matrices each other contained in one 8 × 8 sub-matrix, the value of the second digit from the bottom of quaternary number (bits 3 and 4 in binary) is 0-3 They are different from each other.

【0076】また、各4×4サブマトリクスを4等分することによって得られる4つの2×2サブマトリクスを見ると、次のことが解る。 [0076] Looking at the four 2 × 2 sub-matrix obtained by each 4 × 4 sub-matrices 4 equal parts, indicate the followings. すなわち、各2×2サブマトリクス内のすべての閾値は、4進数の下位3桁(2進数ではビット1〜6)の値が同じである。 That is, all threshold in each 2 × 2 sub-matrix values ​​are the same (bit 1-6 in binary) lower three digits of the 4 hexadecimal. そして、1つの4×4サブマトリクスに含まれる4つの2×2サブマトリクス同士を比較すると、4進数の下から3番目の桁(2進数ではビット5,6)の値が0〜3であり互いに異なっている。 When comparing the four 2 × 2 sub-matrices each other included in one 4 × 4 sub-matrices, the value of the third digit from the bottom of quaternary number (bits 5 and 6 in binary) is 0-3 They are different from each other. なお、各2×2サブマトリクス内の4つの閾値は、4進数の最上位桁が0〜3であり互いに異なっている。 Incidentally, four threshold in each 2 × 2 sub-matrix, the most significant digit of quaternary number are different from each other is 0-3.

【0077】図9,図10に示す16×16閾値マトリクスTM 16x16は、上述した数式15においてM=1 [0077] Figure 9, 16 × 16 threshold matrix TM 16x16 shown in FIG. 10, M = 1 in Equation 15 described above
6,N=4と設定したものであり、次の数式17で表わされる。 6, which was set to N = 4, is expressed by the following equation 17.

【0078】 [0078]

【数17】 [Number 17]

【0079】なお、図10に示す閾値マトリクスTM [0079] In addition, the threshold matrix TM shown in FIG. 10
16x16では、数式17において、16×16マトリクスS 4の1つの係数マトリクスCM 4 (E(a) 3 ,E In 16x16, in Equation 17, 16 × 16 matrix S 1 one coefficient matrix CM 4 of 4 (E (a) 3, E
(b) 3 ,E(c) 3 ,E(d) 3のマトリクス)は、 (B) 3, E (c ) 3, E (d) 3 matrix) is
成分a,b,c,dの値の24通りのパターンの中からランダムに1つ選択したもので、(a,b,c,d)= Which was selected one at random from components a, b, c, of 24 types of values ​​of d patterns, (a, b, c, d) =
(2,1,0,3)の組み合わせである。 (2,1,0,3) is a combination of. また、各8× In addition, each 8 ×
8サブマトリクスS 3内の4つの係数マトリクスCM 3 8 four coefficients in the sub-matrix S 3 matrix CM 3
(E(a) 2 ,E(b) 2 ,E(c) 2 ,E(d) 2のマトリクス)は、成分a,b,c,dの値の8通りの対角パターンの中からランダムに選択したものである。 (E (a) 2, E (b) 2, E (c) 2, E (d) 2 of the matrix) is the random component a, b, c, from the diagonal pattern of eight values of d it is those that you selected. 各4×4サブマトリクスS 2内の16個係数マトリクスC 16 coefficient matrix C for each 4 × 4 in the sub-matrix S 2
2 (E(a) 1 ,E(b) 1 ,E(c) 1 ,E(d) M 2 (E (a) 1 , E (b) 1, E (c) 1, E (d)
1のマトリクス)は、いずれも成分a,b,c,dの値をそれぞれ0,1,3,2に設定している。 1 of the matrix) are set both components a, b, c, the value of d, each 0,1,3,2. さらに、各2×2基本サブマトリクスS 1内の64個の係数マトリクスCM 1 (E(a) 0 ,E(b) 0 ,E(c) 0 ,E Further, each of 2 × 2 basic sub-matrix S 64 coefficients matrix CM 1 in 1 (E (a) 0, E (b) 0, E (c) 0, E
(d) 0のマトリクス)は、成分a,b,c,dの値の8通りの対角パターンの中からランダムに選択している。 (D) 0 matrix) are randomly selected from among the diagonal pattern of eight values of the components a, b, c, d. このように、漸化式で表わされる多段階のマトリクス構造の中のいくつかの段階においてのみ、成分a, Thus, only in several stages in the matrix structure of the multi-stage represented by a recurrence formula, component a,
b,c,dの値のパターンをランダムに設定し、他の段階では成分a,b,c,dの値のパターンを固定することが可能である。 b, c, randomly sets a pattern of values ​​of d, the other stages it is possible to fix components a, b, c, a pattern of values ​​of d. また、成分a,b,c,dの値のパターンをランダムに設定する場合にも、8通りの対角パターンからランダムに選択することも可能であり、また、 Also, component a, b, c, in the case of setting a random pattern of values ​​of d, it is also possible to randomly selected from the diagonal pattern of eight, also,
24通りのパターンからランダムに選択することも可能である。 It is also possible to choose randomly from the pattern of the 24 ways.

【0080】ところで、数式17もから解るように、係数マトリクスCM 4 {E(a) 3 ,E(b) 3 ,E [0080] Incidentally, as can be seen from even Equation 17, the coefficient matrix CM 4 {E (a) 3 , E (b) 3, E
(c) 3 ,E(d) 3 }は、8ビットの閾値の下位第1、第2ビットの値を決定している(図10参照)。 (C) 3, E (d ) 3} is determined 8 lower first bit threshold, the value of the second bit (see Figure 10). 同様に、係数マトリクスCM 3 {E(a) 2 ,E(b) Similarly, the coefficient matrix CM 3 {E (a) 2 , E (b)
2 ,E(c) 2 ,E(d) 2 }は、閾値の下位第3、第4ビットの値を決定し、係数マトリクスCM 2 {E 2, E (c) 2, E (d) 2} , the lower third threshold, to determine the value of the fourth bit, the coefficient matrix CM 2 {E
(a) 1 ,E(b) 1 ,E(c) 1 ,E(d) 1 }の値は下位第5、第6ビットの値を、係数マトリクスCM 1 (A) 1, E (b ) 1, E (c) 1, E (d) 1 } The value of the lower fifth, the value of the sixth bit, the coefficient matrix CM 1
{E(a) 0 ,E(b) 0 ,E(c) 0 ,E(d) 0 {E (a) 0, E (b) 0, E (c) 0, E (d) 0}
は下位第7、第8ビット(上位第2、第1ビット)の値をそれぞれ決定している。 It is determined lower seventh, eighth bit (most second, first bit) values, respectively.

【0081】これを、一般式である数式15に当てはめると、係数マトリクスCM n {E(a) n-1 ,E(b) [0081] When this is fitted to equation 15 in formula, the coefficient matrix CM n {E (a) n -1, E (b)
n-1 ,E(c) n-1 ,E(d) n-1 }は、2Nビットの閾値のうちの下位から{2(N−n)+1}番目のビットと{2(N−n)+2}番目のビットを決定していることが解る。 n-1, E (c) n-1, E (d) n-1} is the lower of the threshold of the 2N bits {2 (N-n) +1 } th bit and {2 (N-n ) +2} th bit it can be seen that to determine. このように、数式15の漸化式における係数マトリクスCM n {E(a) n-1 ,E(b) n-1 ,E Thus, coefficients in recurrence formula formula 15 matrix CM n {E (a) n -1, E (b) n-1, E
(c) n-1 ,E(d) n-1 }は、2Nビットの閾値のうちの2ビットの値をそれぞれ決定しているものと考えることができる。 (C) n-1, E (d) n-1} can be thought of as determining the 2-bit value of the threshold value of the 2N bits.

【0082】F. [0082] F. 閾値マトリクスの組み合わせ:1つのM×M閾値マトリクスを主走査方向および副走査方向に繰り返し適用して2値化を行なうと、原画像には存在しないM×M閾値マトリクス特有の繰り返しパターンが2 Threshold matrix: one M × when the M threshold matrix performs binarization repeatedly applied to the main scanning direction and the sub-scanning direction, M × M threshold matrix distinctive repeating pattern that is not present in the original image is 2
値化画像に現われる可能性がある。 Which may appear in binarized image. そこで、このような繰り返しパターンの発生を防止するために、複数のM× Therefore, in order to prevent the occurrence of such repeating patterns, a plurality of M ×
M閾値マトリクスで構成されるL1 ×L2 閾値マトリクス(L1 ,L2 はMの整数倍の整数)を作成して使用するのが実際的である。 Composed of M threshold matrix L1 × L2 threshold matrix (L1, L2 is an integer multiple of the integer M) it is practical to create and use. なお、この際、複数のM×M閾値マトリクスはそれぞれ異なる閾値分布を有するように作成される。 At this time, the plurality of M × M threshold matrix is ​​made to have different threshold distributions, respectively. 例えば、256個の異なる16×16閾値マトリクスを準備し、16行16列に配置することによって256×256閾値マトリクスを生成することができる。 For example, it is possible to generate a 256 × 256 threshold matrix by preparing a 256 different 16 × 16 threshold matrix, placed in 16 rows and 16 columns.

【0083】M×M閾値マトリクスを前述の数式15で表わした場合において、漸化式S nの少なくとも1つの段階において、係数マトリクスCM nの成分a,b, [0083] In the case where the M × M threshold matrix expressed by Equation 15 described above, in at least one stage of the recurrence formula S n, the coefficient matrix CM n components a, b,
c,dの値のパターンを所定の複数のパターンの中からランダムに選択するようにすれば、L1 ×L2 閾値マトリクスを構成する複数のM×M閾値マトリクスとして、 c, if a pattern of values ​​of d from among a predetermined plurality of patterns so as to randomly select, as a plurality of M × M threshold matrix constituting the L1 × L2 threshold matrix,
互いに異なる閾値分布を作成することができる。 It is possible to create different threshold distributions from each other.

【0084】従って、このようなL1 ×L2 閾値マトリクスを用いてほぼ一様な濃度の画像データを2値化すれば、L1 ×L2 閾値マトリクス内において規則的なパターンが出現しにくいという特徴がある。 [0084] Therefore, if the binary image data of substantially uniform density by using such a L1 × L2 threshold matrix, is characterized in that a regular pattern is hardly appear in the L1 × L2 threshold matrix . この場合、25 In this case, 25
6個の16×16閾値マトリクスの全てを互いに異なる閾値分布とする代わりに、部分的に同じ閾値分布を有する16×16閾値マトリクス複数個を隔離配置またはランダム配置して使用するようにしてもよい。 All six 16 × 16 threshold matrix instead of the different threshold distribution may be used to 16 × 16 threshold matrix plurality partly having same threshold distributions separately arranged at or in random arrangement .

【0085】ところで、多階調画像データが2Nビット(Nは2 N =Mとなる整数)のデジタルデータである場合には、その多階調画像データはM×M階調を有する。 [0085] Incidentally, when the multi-gradation image data is digital data of 2N bits (N is an integer which is a 2 N = M), the multi-tone image data has a M × M gradations.
この場合に、前述の不等式(1a),(1b)を採用したとき多階調画像データのすべての階調を再現するためには、各M×M閾値マトリクス内における閾値の最大値(M 2 −1)を0〜(M 2 −2)の範囲の値に置き換えればよい。 In this case, the aforementioned inequality (1a), when adopting the (1b) in order to reproduce all the tone of the multi-tone image data, the maximum value of the threshold in each M × M threshold in the matrix (M 2 -1) may be replaced with a value in the range of 0~ (M 2 -2). 例えば、16×16閾値マトリクスにおいて閾値の範囲を0〜254とすれば、8ビットの多階調画像データの範囲は0〜255なので、両者の比較によって256階調が再現できる。 For example, if the range of the threshold and 0 to 254 in 16 × 16 threshold matrix, a range of 8-bit multi-tone image data so 0-255, 256 gradations by comparison of the both can be reproduced. なお、このように2Nビットデータの最大値(M 2 −1)を0〜(M 2 −2)の範囲の値で置換したM×M閾値マトリクスでは、0〜(M In M × M threshold matrix obtained by substituting a value in the range of such a maximum value of the 2N-bit data (M 2 -1) 0~ (M 2 -2) is, 0 to (M
2 −2)の範囲の閾値が少なくとも1回出現し、1つの閾値は2回出現する(換言すると、前記範囲の閾値のうちのいずれか1つだけが2回出現し、他の閾値は全て1 2 range threshold -2) appeared at least once, when one of the thresholds occurs twice (in other words, only one of the threshold value of the range appears twice, other thresholds are all 1
回出現する)閾値分布を有する。 It has the appearance to) the threshold distribution times.

【0086】複数のM×M閾値マトリクスを配列してL [0086] by arranging a plurality of M × M threshold matrix L
1 ×L2 閾値マトリクスを構成する場合には、L1 ×L When configuring the 1 × L2 threshold matrix, L1 × L
2 閾値マトリクス全体として階調を滑らかに再現できるような閾値分布を有することが望ましい。 It is desirable to have a threshold distribution that allows smooth tone reproduction as a whole second threshold value matrix. このために、 For this,
各M×M閾値マトリクス内の閾値の最大値(M 2 −1) Maximum value of the threshold in each M × M threshold matrix (M 2 -1)
を、0〜(M 2 −2)の範囲の値からランダムに選択された値に置き換えるようにする。 And to replace the values that are randomly selected from a value in the range of 0~ (M 2 -2). この時、次の数式18 At this time, the following formula 18
に従って置換値TTを決定できる。 You can determine the replacement value TT in accordance with.

【0087】 [0087]

【数18】 [Number 18]

【0088】但し、数式18で計算した結果が(M 2 [0088] However, the results calculated by the formula 18 (M 2 -
1)になった場合には、αとβの内の少なくとも一方を再設定する。 If it becomes 1) resets at least one of a α and beta. このように、乱数を用いて閾値の最大値の置換値TTを設定するようにすれば、置換値TTが0〜 Thus, if to set the replacement value TT of the maximum value of the threshold value using a random number, the replacement value TT is 0
(M 2 −2)の範囲においてランダムに分布するので、 Since randomly distributed in the range of (M 2 -2),
画像データの0〜(M 2 −1)の階調を滑らかに再現できる。 Image data 0 gradation of (M 2 -1) can be smoothly reproduced.

【0089】なお、スポットのオン/オフの決定に際して、次のような不等式(2a),(2b)を採用した場合は、閾値の最小値(=0)を1〜(M 2 −1)の範囲の値に置き換えればよい。 [0089] Incidentally, in determining the spot on / off, the following inequality (2a), of the case of adopting the (2b). 1 to, the minimum value of the threshold (= 0) (M 2 -1 ) it may be replaced with a range of values. 画像データID≧閾値TD:オン(黒) …(2a) 画像データID<閾値TD:オフ(白) …(2b) Image data ID ≧ threshold TD: On (black) ... (2a) image data ID <threshold TD: off (white) ... (2b)

【0090】G. [0090] G. 複数の色成分に対する閾値マトリクスの作成:カラー画像を再現する場合には、多階調画像データの複数の色成分ごとに2値化を行なう必要がある。 Creating a threshold matrix for a plurality of color components: in the case of reproducing a color image, it is necessary to perform binarization for each of a plurality of color components of the multi-tone image data.
上述の閾値マトリクスを用いたカラー画像データの2値化方法としては、以下に示すようないくつかの方法が考えられる。 As binarization method of the color image data using a threshold matrix described above can be considered several methods as shown below.

【0091】第1の方法は、上述のようなL1 ×L2 閾値マトリクスをカラー画像データの各色成分毎にそれぞれ別個に生成する方法である。 [0091] The first method is a method of producing each independently an L1 × L2 threshold matrix as described above for each color component of the color image data. 上述したように、閾値の配列はランダムに行なわれるので、各色成分のためのL As described above, since the sequence of the threshold is performed randomly, L for each color component
1 ×L2 閾値マトリクスは互いに異なる閾値分布を有することになる。 1 × L2 threshold matrix will have a different threshold distributions from each other. 従って、複数の色版を刷り重ねた場合にもモアレやロゼットパターンが発生しないという利点がある。 Therefore, there is an advantage that moire and rosette patterns when overprinting a plurality of color plates is not generated. なお、色成分毎に異なる閾値マトリクスを作成する好ましい方法については後述する。 It will be described later preferred method to create different threshold matrices for each color component.

【0092】第2の方法は、1つのL1 ×L2 閾値マトリクスのみを準備し、2値化の際に閾値メモリから読み出される閾値を、色成分に応じて調整する方法である。 [0092] The second method is to prepare only one L1 × L2 threshold matrix, the threshold to be read during the binarization from the threshold memory, a method of adjusting in accordance with the color component.
第2の方法は、さらに次の2つの方法に細分できる。 The second method can be further divided into the following two methods. (a)閾値メモリから読み出された閾値と、色成分毎に異なる被演算値とから、所定の算術演算(加算、減算等)を実行し、その結果得られた値を新たな閾値とする方法。 From the threshold value read from (a) the threshold memory, different operand values ​​for each color component, predetermined arithmetic operations (addition, subtraction, etc.) running, to the resulting value as a new threshold value Method. (b)閾値メモリから読み出された閾値に関して、色成分毎に異なる所定のビットを反転する方法。 (B) with respect to a threshold read from the threshold memory, a method of inverting the predetermined bit different for each color component.

【0093】H. [0093] H. 複数の色成分に対する閾値マトリクスを予め作成する方法の詳細:前述した数式15に従って複数の色成分に対する閾値マトリクスを作成する方法を説明する前に、数式15で作成される閾値の構造を分析する。 More information about how to create a threshold matrix in advance for the color components: Before describing how to create a threshold matrix for a plurality of color components according to Equation 15 described above, to analyze the structure of the threshold created by Equation 15. 図11は、実施例によって作成された8×8閾値マトリクスの構造を示す説明図である。 Figure 11 is an explanatory view showing a structure of 8 × 8 threshold matrix created examples. 図11(a)には十進数表記と4進数表記をそれぞれ示している。 It indicates decimal notation and quaternary number notation, respectively in FIG. 11 (a). 8× 8 ×
8閾値マトリクス内の閾値は、0〜63の範囲の値を有しており、6ビットのデジタルデータで表わされる。 Threshold 8 threshold in the matrix has a value in the range of 0-63, represented by 6-bit digital data. 従って、4進数表記では2ビット/桁の3つの桁で各閾値が表わされる。 Therefore, the threshold is represented by three digits of the 2-bit / digit in quaternary notation.

【0094】図11(b),(c),(d)は、図11 [0094] FIG. 11 (b), (c), (d) is 11
(a)の閾値マトリクスの下位2ビット、中位2ビット、上位2ビットのそれぞれの分布を示している。 Lower two bits of the threshold matrix (a), middle two bits, which indicate the respective distributions of the upper two bits. 8× 8 ×
8閾値マトリクスに対しては、数式15は数式14の形で与えられる。 For 8 threshold matrix, Equation 15 is given in the form of Equation 14. 数式14から解るように、係数E(a) As can be seen from Equation 14, coefficient E (a)
2 〜E(d) 2の分布は、下位2ビットの分布(図11 2 to E (d) 2 distribution, the lower 2 bits distribution (FIG. 11
(b))を表わしている。 It represents a (b)). また、係数E(a) 1 〜E The coefficient E (a) 1 ~E
(d) 1の分布は中位2ビットの分布(図11(c)) Distribution (d) 1 is middle two bits of the distribution (FIG. 11 (c))
を、係数E(a) 0 〜E(d) 0の分布は上位2ビットの分布(図11(d))をそれぞれ表わしている。 The distribution of the coefficient E (a) 0 ~E (d ) 0 represents the distribution of the upper 2 bits (FIG. 11 (d)), respectively.

【0095】例えばYMCKの4つの色成分に対する閾値マトリクスを作成する場合には、閾値の分布が互いに異なるようにするのが望ましい。 [0095] For example to create a threshold matrix for the four color components of YMCK is desirably distribution of the threshold is to differ from each other. ところで、数式15 By the way, equation (15)
(数式14)による閾値の分布は、各係数マトリクス(E(a) n-1 〜E(d) n-1の分布)によって決定される。 Distribution of the threshold by (Equation 14) is determined by the coefficients matrix (E (a) n-1 ~E (d) n-1 of the distribution). 従って、各色成分用の閾値マトリクスが、互いに異なる閾値の分布を有するようにするには、係数マトリクス(E(a) n-1 〜E(d) n-1の分布)を調整すればよい。 Thus, the threshold matrix for each color component, to have a distribution of different threshold each other, may be adjusted coefficient matrix (E (a) n-1 ~E (d) n-1 of the distribution).

【0096】図12は、図11に示す8×8閾値マトリクスの下位2ビットの分布のみを調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図である。 [0096] Figure 12 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting only the lower two bits distribution of 8 × 8 threshold matrix shown in FIG. 11. 図12(a)に示すY成分用の閾値マトリクスは、図11 Threshold matrix for Y component shown in FIG. 12 (a), FIG. 11
(a)に示すものと同一である。 It is the same as those shown in (a). 図12(b), FIG. 12 (b), the
(c),(d)に示すM成分用、C成分用、K成分用の閾値マトリクスは、上位の4ビットをY成分と同じに保ち、下位2ビット(すなわちE(a) 2 〜E(d) 2の分布)のみを図12(f)〜(h)に示すようにそれぞれ変更して得られたものである。 (C), the M component (d), the a component C, the threshold matrix for the K component will maintain upper 4 bits the same as the Y component, the lower 2 bits (i.e. E (a) 2 to E ( the d) 2 of the distribution) only at Fig 12 (f) as shown in ~ (h) those obtained by modifying respectively. 図12の例では、下位2ビットの値が0である4×4サブマトリクスの位置が、各色成分で異なっている。 In the example of FIG. 12, the value of the lower 2 bits is 0 4 × 4 sub-matrix location is different for each color component. さらに、下位2ビットの0〜3の値のパターンはすべて対角パターンである。 Moreover, the pattern of the values ​​of the lower 2 bits of 0-3 are all diagonal pattern.

【0097】図12の4つの閾値マトリクスを比較すれば解るように、下位2ビットの値の分布のみを変更した場合には、4つの4×4サブマトリクスの位置が交換される。 [0097] As can be seen by comparing the four threshold matrix 12, in the case of changing only the distribution of the lower 2 bits of the value, the position of the four 4 × 4 sub-matrices is replaced. 例えば、Y成分の閾値マトリクスの左上に存在していた4×4サブマトリクスに対応するM成分の4×4 For example, 4 × 4 of M components corresponding to the 4 × 4 sub-matrix that were present in the upper left of the threshold matrix of the Y component
サブマトリクスは、8×8マトリクス内の右下に存在し、C成分では右上に、K成分では左下にそれぞれ存在する。 Sub-matrix is ​​present in the lower right corner of the 8 × 8 matrix, the C component in the upper right, the K component exists respectively in the lower left. これらの対応する4×4サブマトリクスは、いずれも0,4,8,12…の閾値を含んでいるが、4×4 These corresponding 4 × 4 sub-matrices are all contain 0, 4, 8, 12 ... threshold but, 4 × 4
サブマトリクス内における閾値の位置は変更されている。 Position of the threshold values ​​in the sub-matrix is ​​changed. この理由は、4×4サブマトリクス内の閾値の分布は中位2ビットと上位2ビットの値の分布(図11 The reason for this is, 4 × 4 distribution of the threshold in a sub-matrix distribution medium 2 bits and the upper 2-bit value (Fig. 11
(c),(d))によって決定されており、これらの分布は各4×4サブマトリクスで異なっているからである。 (C), which is determined by the (d)), these distributions is because different in each 4 × 4 sub-matrix.

【0098】図13(A),(B)は、図12(a)〜 [0098] Figure 13 (A), (B), as shown in FIG. 12 (a) ~
(d)の閾値マトリクスを使用した時に、画像データI When using the threshold matrix (d), the image data I
Dの値が1と16の時に黒化されるスポットをそれぞれ示す説明図である。 The spot value of D is blackened when 1 and 16 is an explanatory view showing, respectively. なお、2値化画像において黒化されるスポットは、カラー画像の再現時においてはカラーインクが乗る部分になる。 Incidentally, the spot to be blackened in the binarized image is the portion where the color ink rides at the time of reproduction of color images. そこで、以下では2値化画像における黒化スポットを「インクスポット」と呼ぶ。 Therefore, the blackening spots in the binary image is hereinafter referred to as "ink spot".

【0099】8×8閾値マトリクスを使用する場合には、ID=16は濃度25%に対応する。 [0099] When using the 8 × 8 threshold matrix, ID = 16 corresponds to a concentration of 25%. 図13(A) Figure 13 (A)
から解るように、下位2ビットを調整した閾値マトリクスでは、8×8のマトリクスを4分割した4個の4×4 As can be seen from the threshold matrix to adjust the lower two bits, four 4 × 4 was divided into four matrices of 8 × 8
マトリクス単位で観察すると、ID=1の場合には各色成分のインクスポットは、互いに異なる4×4マトリクス内に存在している。 When observed in a matrix unit, ink spots of each color component in the case of ID = 1 is present in a different 4 × 4 in the matrix to one another. これは言い換えれば、各色成分のインクスポットは、接近せずに分散している。 It other words, ink spots of the respective color components are dispersed without approaching. 従って、 Therefore,
形成された画像は、ザラツキ感が低減されている。 Formed image, graininess is reduced. しかし、ID=2以上では各色成分のインクスポットの一部が重なり合い、ID=16では16個のインクスポットの全てが重なり合ってしまうので、色のにごりが発生することがある。 However, the ID = 2 or more overlapping part of the ink spots in each color component, since all ID = 16 In 16 of the ink spots will overlap, there is the color turbidity occurs.

【0100】図14は、図11に示す閾値マトリクスの上位2ビットの分布のみを調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図である。 [0100] Figure 14 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting only the upper 2 bits distribution of the threshold matrix shown in FIG. 11. 図14 Figure 14
(a)に示すY成分用の閾値マトリクスは、図11 Threshold matrix for Y component shown in (a), FIG. 11
(a)に示すものと同一である。 It is the same as those shown in (a). 図14(b), FIG. 14 (b), the
(c),(d)に示すM成分用、C成分用、K成分用の閾値マトリクスは、下位の4ビットをY成分と同じに保ち、上位2ビット(すなわちE(a) 0 〜E(d) 0の分布)のみを図14(f)〜(h)に示すようにそれぞれ変更して得られたものである。 (C), the M component (d), the a component C, the threshold matrix for the K component will maintain the lower 4 bits the same as the Y component, the upper 2 bits (i.e. E (a) 0 to E ( d) 0 distribution) only in which the obtained changed respectively as shown in FIG. 14 (f) ~ (h) . 図14の例では、各2 In the example of FIG. 14, each two
×2サブマトリクスにおいて、上位2ビットの「0」の値の位置が各色成分で互いに異なるように設定されている。 × In second sub-matrix, the position of the value of "0" of the upper 2 bits are set to be different from each other for each color component.

【0101】図14(a)〜(d)の4つの閾値マトリクスを比較すれば解るように、上位2ビットの値の分布のみを変更した場合には、各2×2サブマトリクス内に含まれる4つの閾値の組み合わせに変化はなく、各2× [0102] As can be seen by comparing the four threshold matrixes of FIG. 14 (a) ~ (d), when changing only the distribution of the upper two bits of the values ​​contained in each 2 × the second sub-matrix four combinations to change is not in the threshold, the 2 ×
2サブマトリクス内における閾値同士の位置が交換されるだけである。 Only the position of the threshold value to each other are exchanged in the second sub-matrix. 例えば、Y成分の閾値マトリクスの左上に存在していた2×2サブマトリクスに含まれている4 For example, 4 that are included in the 2 × 2 sub-matrix that were present in the upper left of the threshold matrix of the Y component
つの閾値{4,20,36,50}は、他の成分においても同じ2×2サブマトリクス内に含まれており、単に4つの閾値同士の配置が変更されているだけである。 One threshold {4,20,36,50} are included in the same 2 × the second sub-matrix in other components, merely the arrangement between the four threshold values ​​are changed.

【0102】図15(A)、(B)は、図14(a)〜 [0102] Figure 15 (A), (B), as shown in FIG. 14 (a) ~
(d)の閾値マトリクスを使用した時に、それぞれ画像データIDが1と16の場合に黒化されるスポットを示す説明図である。 When using the threshold matrix (d), it is an explanatory diagram showing a spot image data ID, respectively, are blackening in the case of 1 and 16. 図15(B)から解るように、上位2 As can be seen from FIG. 15 (B), the upper 2
ビットを調整した閾値マトリクスでは、濃度が25%までの範囲において4つの色成分のインクスポット同士が重なり合わないという利点がある。 In the threshold matrix was adjusted bit, there is an advantage that the concentration does not overlap the ink spots each other of the four color components in a range of up to 25%. インクスポット同士が重なり合わないことの利点は、各色成分の2値化画像を重ね合わせて再現されるカラー画像において色のにごりを低減でき、従って、彩度の高いカラー画像を形成できるという点にある。 The advantage of ink spots each other do not overlap, by superimposing the binarized image of each color component can reduce the color turbidity in the color image to be reproduced, therefore, in the fact that it forms a high color image saturation is there. しかし、図15(A)から解るように、ID=1のときは、各色成分のインクスポットは隣接している。 However, as can be seen from FIG. 15 (A), the when the ID = 1, ink spots of each color component are adjacent. 従って、この場合はある程度のザラツキ感が発生する。 Therefore, the degree of roughness in the case occurs. なお、画像データIDの値が17以上になる(25%を越える)と、各色成分のインクスポットの一部が重なり合うようになる。 It should be noted that the value of the image data ID is 17 or more and (exceeding 25%), so that part of the ink spots of the respective color components overlap.

【0103】図16は、図11に示す閾値マトリクスの下位および上位2ビットの分布を調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図である。 [0103] Figure 16 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting the lower and upper two bits distribution of the threshold matrix shown in FIG. 11. 図16(a)に示すY成分用の閾値マトリクスは、図11 Threshold matrix for Y component shown in FIG. 16 (a), FIG. 11
(a)に示すものと同一である。 It is the same as those shown in (a). 図16(b)、 FIG. 16 (b), the
(c)、(d)に示すM成分用、Y成分用、K成分用の閾値マトリクスは、下位2ビット(すなわち、E(a) (C), the M component (d), the Y-component, the threshold matrix for the K component, the lower 2 bits (i.e., E (a)
2 〜E(d) 2の分布)を図12(f)〜(h)に示すように、上位2ビット(すなわち、E(a) 0 〜E 2 to E a (d) 2 distribution) (as shown in f) ~ (h), the upper 2 bits (i.e., E (a) Fig. 12 0 to E
(d) 0の分布)を図14(f)〜(h)に示すように、それぞれ変更して得られたものである。 The (d) 0 distribution) as shown in FIG. 14 (f) ~ (h) , is obtained by changing each.

【0104】図16(a)〜(d)の4つの閾値マトリクスを比較すればわかるように、4×4マトリクスの位置が交換されているとともに、各2×2サブマトリクスにおける「閾値大小配列パターン」が互いに異なっている。 [0104] As can be seen from the comparison of four threshold matrixes of FIG. 16 (a) ~ (d), with 4 × 4 matrix position is replaced, "the threshold magnitude array pattern in each 2 × 2 sub-matrix "they are different from each other. 前者の現象は、下位2ビットの分布を調整することにより発生するもので、後者の現象は、上位2ビットの分布を調整することにより発生するものである。 The former phenomenon is for generating by adjusting the lower 2 bits distribution, the latter phenomenon is generated by adjusting the distribution of the upper 2 bits. なお、 It should be noted that,
ここで、「閾値大小配列パターン」とは、2×2サブマトリクス内の4つの閾値を小さい順若しくは大きい順に配列したときのパターンであり、例えば、図16 Here, the "threshold magnitude array pattern" is a pattern of when an array of four threshold in 2 × 2 sub-matrix in ascending order or descending order, for example, FIG. 16
(a)、(b)の左上の2×2サブマトリクスを用いて説明すると、図16(a)は、左上(4)・右下(2 (A), it will be described with reference to upper left 2 × 2 submatrix of (b), FIG. 16 (a), upper left (4) bottom right (2
0)・左下(36)・右上(52)の閾値大小配列パターンとなり、図16(b)は、左下(5)・右上(2 0) - lower left (36), upper right (becomes a threshold magnitude array pattern of 52), FIG. 16 (b), lower left (5) top right (2
1)・左上(37)・右下(53)の閾値大小配列パターンとなる。 A threshold magnitude array pattern of 1) the upper left (37), bottom right (53).

【0105】図17(A),(B)は、図16(a)〜 [0105] Figure 17 (A), (B), as shown in FIG. 16 (a) ~
(d)の閾値マトリクスを使用した時に、画像データI When using the threshold matrix (d), the image data I
Dの値が1と16の時に黒化されるスポットを示す説明図である。 The value of D is an explanatory diagram showing a spot to be blackened when 1 and 16. 図17(A)から解るように、ID=1のときは、図13(A)の下位ビットのみを調整した閾値マトリクスと同様に、各色成分のインクスポットが接近していない。 As can be seen from FIG. 17 (A), when the ID = 1, similarly to the threshold matrix that only the adjusted lower bits of FIG. 13 (A), ink spots of each color component is not approached. また、図17(B)から解るように、ID= Moreover, as can be seen from FIG. 17 (B), ID =
16のときは、濃度25%までの範囲において4つの色成分のインクスポット同士が重なり合わない。 16 when non-overlapping ink spots each other of the four color components in a range of up to 25% concentration. このように、少なくとも上位ビットおよび下位ビットを調整すれば、低濃度域および中濃度域において、形成された画像のザラツキ感が低減され、色のにごりが低減されたあざやかな色彩表現ができる。 Thus, by adjusting at least upper and lower bits, in a low concentration range and medium density region, roughness of the image formed is reduced, it is colorful color expression turbidity is reduced for.

【0106】図12と図13、図14と図15および図16と図17を見比べると、8×8閾値マトリクスに関して次の2つの規則が存在することが解る。 [0106] Figure 12 and Figure 13, when compare to FIGS. 14 and 15 and FIGS. 16 and 17, it is understood that there are two rules on 8 × 8 threshold matrix. 第1の規則は、上位2ビットを調整することに起因する規則であり、第2の規則は下位2ビットを調整することに起因する規則である。 The first rule is a rule which is caused by adjusting the upper 2 bits, the second rule is rule due to adjusting the lower 2 bits.

【0107】第1の規則は、上位2ビットを調整すると、各色成分のインクスポットが、濃度25%を超えるまで重ならないことである。 [0107] The first rule, by adjusting the upper two bits, ink spots of each color component is that they do not overlap by more than 25% concentration. 上位2ビットを調整するということは、8×8の閾値マトリクスの場合、0から6 That adjusting the upper two bits, if the threshold matrix 8 × 8, from 0 6
3までの閾値を0〜15、16〜31、32〜47、4 A threshold of up to 3 0~15,16~31,32~47,4
8〜63の4つのグループに分けたとき、そのひとつのグループに属する調整前の閾値の位置には、他のグループの閾値が割り当てられることである。 When divided into four groups of 8 to 63, the position of the adjustment before the threshold belonging to the one group is that the threshold of the other group are assigned.

【0108】第2の規則は、下位2ビットを調整すると、各色成分の画像データが徐々に大くなっていったとき、各色成分のインクスポットの位置が分散しているということである。 [0108] The second rule, by adjusting the lower 2 bits, when the image data of each color component is gradually becoming carpenter, is that the position of the ink spot of each color component is dispersed.

【0109】上述の規則を拡張すれば、上述の第1の規則は、より上位側のビットを調整すると、閾値マトリクスをミクロ的に調整できるので、より高濃度まで、各色成分のインクスポットが重ならないことである。 [0109] By extending the above rule, the first rule described above, by adjusting the bit more significant side, since the threshold matrix can be adjusted microscopically, until higher concentrations, ink spots of each color component is heavy not not be at. また、 Also,
第2の規則は、より下位側のビットを調整すると、閾値マトリクスをよりマクロ的に調整できるので、各色成分のインクスポットがより分散されることである。 Second rule, by adjusting the bit of lower order side, since the threshold matrix can be more macroscopic adjustment is that the ink spots of respective color components are more distributed. これにより、より上位側のビットを調整すると、各色成分のインクスポットが重ならないために、インク等の発色成分が本来有している色を忠実に再現できるため、あざやかな色彩表現ができる。 Thus, by adjusting the bit more significant side, for the ink spot of the color components do not overlap, it is possible to faithfully reproduce the colors color forming component such as ink originally has can vivid color expression. また、より下位側のビットを調整することにより、各色成分のインクスポットが分散するので、形成されたカラー画像のザラツキ感を抑制することができる。 Further, by adjusting the bit of lower order side, the ink spots of each color component are dispersed, it is possible to suppress the roughness of the formed color images.

【0110】上述の第1の規則を、数式15で表わされるM×M閾値マトリクスに適用すると次のようになる。 [0110] The first rule given above, when applied to M × M threshold matrix represented by Equation 15 as follows.
閾値の最上位の2ビット(以下、1組の2ビットを「ペアビット」と呼ぶ)は、係数マトリクスCM 1 {E 2 most significant bits of the threshold value (hereinafter, a set of two bits is called a "pair bit"), the coefficient matrix CM 1 {E
(a) 0 〜E(d) 0 }で表わされており、これらのペアビットの0〜3の値は、2 2(N-1)に乗ぜられる係数としての意味を有する。 (A) 0 ~E (d) is represented by 0}, 0-3 values of these pair bit has the meaning as the coefficient to be multiplied to 2 2 (N-1). 従って、4つの成分の閾値マトリクスを作成する際に、最上位のペアビットを互いに異なる値に設定すれば、画像データIDの値が2 2(N-1)になるまでは4つの色成分のインクスポットが互いに重なり合わない。 Therefore, when creating a threshold matrix of the four components is set to be mutually different values pair bit top-level, until the value of the image data ID is 2 2 (N-1) is of the four color components Ink spot do not overlap each other. 画像データの範囲は0〜2 Nなので、インクスポットが重なり合わない画像データIDの最高値(= Range of the image data so 0 to 2 N, the maximum value of the image data ID in which the ink spots do not overlap (=
2(N-1) )は、濃度の25%(=2 2(N-1) /2 2N )に相当する。 2 2 (N-1)) corresponds to a 25% concentration (= 2 2 (N-1 ) / 2 2N).

【0111】また、最上位から数えてn番目のペアビットは、係数マトリクスCM n {E(a) (n-1) 〜E [0111] Further, n-th pair bit counted from the top, the coefficient matrix CM n {E (a) ( n-1) ~E
(d) (n-1) }で表わされており、これらのペアビットの0〜3の値は、2 2(Nn)に乗ぜられる係数としての意味を有する。 (D) (n-1) } are represented by, 0-3 values for these pair bit has the meaning as the coefficient to be multiplied to 2 2 (Nn). 従って、4つの成分の閾値マトリクスを作成する際に、最上位からn番目のペアビットのみを互いに異なる値に設定すれば、画像データIDの値が2 Therefore, when creating a threshold matrix of the four components is set to be different from each other only n-th pair bit from the top, the value of the image data ID is 2
2(Nn)になるまでは4つの色成分のインクスポットが互いに重なり合わない。 Until 2 (Nn) 4 single ink spot color components do not overlap each other. 画像データの範囲は0〜2 2Nなので、インクスポットが重なり合わない画像データIDの最高値(=2 2(Nn) )は、濃度の値で1/2 2n (=2 Range of the image data so 0 to 2 2N, maximum value of the image data ID in which the ink spots do not overlap (= 2 2 (Nn)) is the value of concentration 1/2 2n (= 2
2(Nn) /2 2N )に相当する。 Equivalent to 2 (Nn) / 2 2N) .

【0112】以上のような閾値の特性を考慮すると、各色成分のインクスポットが、ある濃度まで重ならないようにするためには、4つの色成分に対する閾値マトリクスを予め作成する際に、次のような条件を満足することが好ましい。 [0112] In view of the threshold value of the above characteristics, the ink spots each color component, in order not to overlap to a certain density, at the time of pre-create a threshold matrix for the four color components, as follows it is preferable to satisfy the conditions.

【0113】[条件C1]少なくとも最上位のペアビットに対応する係数マトリクス{E(a) 0 〜E(d) [0113] [Condition C1] coefficient matrix corresponding to at least the top of pair bit {E (a) 0 ~E ( d)
0 }において、係数E(0) 0が各色成分で異なる位置に存在する。 At 0}, the coefficient E (0) 0 are in different positions in the respective color components.

【0114】図18(A)は、条件C1を満足する係数E(0) 0 (=0)の配置の一例を示している。 [0114] FIG. 18 (A) shows an example of an arrangement of coefficients satisfying the condition C1 E (0) 0 (= 0). 図18 Figure 18
(A)において、他の係数E(1) 0 〜E(3) 0の位置は任意である。 (A), the other coefficients E (1) 0 ~E (3 ) position of 0 is arbitrarily. 図18(A)のように係数E(0) 0 18 coefficient E (0) as in (A) 0
を配置すれば、25%の濃度までは各色成分のインクスポットが重なり合わないので、彩度の高いカラー画像を形成することができる。 By placing, since up to 25% concentration do not overlap ink spots of each color component, it is possible to form a high color image saturation.

【0115】上記の条件C1に加えて、次のような条件C1−1を満足すればさらに好ましい。 [0115] In addition to the above conditions C1, more preferably to satisfy the condition C1-1 as follows.

【0116】[条件C1−1]各色成分の係数マトリクス{E(a) 0 〜E(d) 0 }のパターンは、対応する位置に同じ係数が存在しないパターンである。 [0116] The pattern of [Condition C1-1] coefficients of each color component matrix {E (a) 0 ~E ( d) 0}, is a pattern that does not exist the same coefficient in the corresponding position.

【0117】図18(B)は、条件C1−1を満足する係数E(0) 0 〜E(3) 0の配置の一例を示している。 [0117] FIG. 18 (B) shows an example of arrangement of the coefficient E (0) 0 ~E (3 ) 0 to satisfy the condition C1-1. こうすれば、濃度が25%以上の場合にも、4つの色成分の黒化ドットがなるべく局所的に重なり合わないようにすることができる。 This way, the concentration can be as in the case of 25% or more, do not overlap in possible localized blackening dots of the four color components.

【0118】上記の条件C1および条件C1−1に加えて、次のような条件C1−1−1を満足すれば一層好ましい。 [0118] In addition to the above conditions C1 and conditions C1-1, more preferably to satisfy the condition C1-1-1 as follows.

【0119】[条件C1−1−1]係数マトリクス{E [0119] [conditions C1-1-1] coefficient matrix {E
(a) 0 〜E(d) 0 }のパターンは対角パターンである。 (A) a pattern of 0 ~E (d) 0} is a diagonal pattern.

【0120】図18(C)は、条件C1−1−1を満足する係数E(0) 0 〜E(3) 0の配置の一例を示している。 [0120] FIG. 18 (C) shows an example of arrangement of the coefficient E (0) 0 ~E (3 ) 0 to satisfy the condition C1-1-1. 係数の配置を対角パターンにすれば、再現画像の空間周波数が向上する。 If the arrangement of the coefficients in the diagonal pattern, thereby improving the spatial frequency of the reproduced image.

【0121】また、上述の第2の規則を、数式15で表されるM×M閾値マトリクスに適用すると次のようになる。 [0121] Further, the second rule above, when applied to M × M threshold matrix represented by equation 15 as follows. 閾値の最下位の2ビットは、係数マトリクスCM N 2 least significant bits of the threshold, the coefficient matrix CM N
{E(a) N-1 〜E(d) N-1 }で表されており、これらのペアビットの0〜3の値は、2 0 (=1)に乗ぜられる係数としての意味を有する。 Are represented by {E (a) N-1 ~E (d) N-1}, 0~3 values for these pair bit has the meaning as the coefficient to be multiplied to 2 0 (= 1). 従って、4つの成分の閾値マトリクスを作成する際に、最下位のペアビットを互いに異なる値に設定すれば、各色成分のインクスポットは、M×Mマトリクスを4分割した(M/2)×(M Therefore, when creating a threshold matrix of four components, by setting the least significant pair bit to different values, ink spots of each color component, was divided into four M × M matrix (M / 2) × (M
/2)マトリクス単位で分散する。 / 2) is dispersed in a matrix unit.

【0122】以上のような閾値の特性を考慮すると、各色成分のインクスポットを分散させるためには、4つの色成分に対する閾値マトリクスを作成する際に、次のような条件を満足することが望ましい。 [0122] In view of the threshold value of the above characteristics, in order to disperse the ink spots each color component, to create the threshold matrix for the four color components, it is desirable to satisfy the following conditions .

【0123】[条件C2]少なくとも最下位のペアビットに対応する係数マトリクス{E(a) N-1 〜E(d) [0123] [Condition C2] at least a factor corresponding to the least significant of the pair bit matrix {E (a) N-1 ~E (d)
N-1 }において、係数E(0) N-1が各色成分で異なる位置に存在する。 In N-1}, the coefficient E (0) N-1 are in different positions in the respective color components.

【0124】条件C2に加えて、次のような条件C2− [0124] In addition to the conditions C2, such as the following conditions C2-
1を満足すればさらに好ましい。 Further preferred is satisfied 1.

【0125】[条件C2−1]各色成分の係数マトリクス{E(a) N-1 〜E(d) N-1 }のパターンは対応する位置に同じ係数が存在しないパターンである。 [0125] [Conditions C2-1] patterns of coefficients matrix of each color component {E (a) N-1 ~E (d) N-1} is a pattern which does not exist the same coefficient in the corresponding position.

【0126】上記条件C2および条件C2−1に加えて、次のような条件C2−1−1を満足すれば一層好ましい。 [0126] In addition to the above condition C2 and conditions C2-1, more preferably to satisfy the condition C2-1-1 as follows.

【0127】[条件C2−1−1]係数マトリクス{E [0127] [conditions C2-1-1] coefficient matrix {E
(a) N-1 〜E(d) N-1 }のパターンは対角パターンである。 Pattern of (a) N-1 ~E ( d) N-1} is a diagonal pattern.

【0128】さらに、中濃度域および低濃度域において彩度が高く、かつザラツキ感が低減された画像を形成するためには、条件C1および条件C2の両条件を満足すればよい。 [0128] In addition, high saturation in the medium density region and low density region, and to graininess to form a reduced image may be satisfied both conditions of condition C1 and condition C2. なお、条件C3を満足するようにすれば、それらの効果はより顕著に現れる。 Incidentally, if so as to satisfy the condition C3, their effect is more remarkable.

【0129】[条件C3]すべてのペアビットに対応する係数マトリクス{E(a) n-1 〜E(d) n-1 }において、E(0) n-1が各色成分で異なる位置に存在する。 [0129] In Condition C3] coefficients corresponding to all the pair bit matrix {E (a) n-1 ~E (d) n-1}, E (0) n-1 are in different positions for each color component .

【0130】また、条件C3に加えて、次の条件C3− [0130] Further, in addition to the conditions C3, of the following conditions C3-
1,C3−1−1を満足すれば更に好ましい。 1, more preferred to satisfy the C3-1-1.

【0131】[条件C3−1]各色成分の係数マトリクス{E(a) n-1 〜E(d) n-1 }のパターンは、対応する位置に同じ係数が存在しないパターンである。 [0131] pattern [Condition C3-1] coefficient matrix for each color component {E (a) n-1 ~E (d) n-1} is a pattern which does not exist the same coefficient in the corresponding position.

【0132】[条件C3−1−1]係数マトリクス{E [0132] [conditions C3-1-1] coefficient matrix {E
(a) n-1 〜E(d) n-1 }のパターンは対角パターンである。 Pattern of (a) n-1 ~E ( d) n-1} is a diagonal pattern.

【0133】ところで、図18(B),(C)に示すような係数E(0) n-1 〜E(3) n- 1の種々のパターンは、基準となるパターンにビット操作を行なうことによって作成することができる。 [0133] Incidentally, FIG. 18 (B), the in various patterns coefficient E (0) n-1 ~E (3) n- 1 of shown, to perform bit manipulation pattern as a reference (C) it can be created by. 図19は、ビット操作によるパターンの変更によって、図18(C)に示す各色成分のパターンが作成できることを示す説明図である。 19, by changing the pattern by bit manipulation is an explanatory diagram showing that create a pattern of each color component shown in FIG. 18 (C). 図19(A)は2進数表記、図19(B)は4進数表記で示したものである。 Figure 19 (A) is binary notation, FIG. 19 (B) is an illustration of four binary notation. Y成分用のパターンに2進数の「1 "1 pattern binary for the Y component
0」を加算するとM成分用のパターンが得られる。 0 "pattern for the M component is obtained when adding. 「1 "1
0」を減算しても同様である。 0 ", which is the same also by subtracting the. この際、キャリ(桁上り)やボロウ(桁下り)は無視する。 In this case, it carries (carry) and Borrow (carry-down) is ignored. なお、このような「10」の加算や減算は、上位ビットのみの反転と等価である。 Incidentally, addition or subtraction of such a "10" is inverted equivalent of the upper bit only.

【0134】また、Y成分用のパターンのすべてのビットを反転すると、C成分用のパターンが得られる。 [0134] Also, Invert all bits in the pattern for the Y component, the pattern for the C component is obtained. C成分用のパターンは、M成分用のパターンの下位ビットのみを反転することによって得ることもできる。 Pattern for the component C can also be obtained by reversing only the lower bits of the pattern for the M component.

【0135】Y成分用のパターンの下位ビットのみを反転すると、K成分用のパターンが得られる。 [0135] Invert only the lower bits of the pattern for the Y component, the pattern for the K component is obtained. K成分用のパターンは、M成分用のパターンのすべてのビットを反転させることによって得ることもでき、また、C成分用のパターンに2進数の「10」を加算することによっても得られる。 Pattern for K components, can also be obtained by reversing all the bits of the pattern for the M component, it can also be obtained by adding "10" in the binary pattern for the C component.

【0136】なお、図19に矢印で示されているように、これらのビット操作をそれぞれ繰り返すと、矢印の両側にある2つのパターンに交互にそれぞれ変換される。 [0136] Incidentally, as indicated by arrows in FIG. 19, repeated these bit manipulation, respectively, are respectively converted into alternating two patterns on each side of the arrow. このように、1つの色成分用のパターンを作成しておけば、他の色成分のパターンは加算、減算、反転などのビット操作によって容易に作成することが可能である。 Thus, if you create a single pattern for color components, the pattern of the other color component addition, subtraction, it is possible to easily produce by-bit operations such as inversion. なお、図19に示す各種のビット操作では、対角パターンが他の対角パターンに変換されるという特徴がある。 In the various bit operation shown in FIG. 19, it is characterized in that the diagonal pattern is converted into another diagonal pattern. なお、変換後のパターンが対角パターンでなくてもよいとすれば、2進数の「01」や「11」の加算や減算によって異なるパターンを作成することもできる。 Incidentally, if it is not a diagonal pattern patterns after conversion, it is also possible to create different patterns by the addition or subtraction of a binary "01" or "11". この演算の際にも、2ビットの桁上りや桁下りは無視される。 Also during this operation, 2-bit carry-and carry-down will be ignored.

【0137】図19に示すようなビット操作は、各ペアビットに関して実行することが可能である。 [0137] Bit operations such as shown in FIG. 19 can be performed for each pair bit. ところで、 by the way,
上述した数式15から解るように、最上位からn番目のビットペア(すなわち係数マトリクス{E(a) (n-1) As can be seen from Equation 15 described above, n-th bit pair (i.e. the coefficient matrix {E from the top (a) (n-1)
〜E(d) (n-1) }は、2 2( Nn)に乗算される値である。 ~E (d) (n-1 )} is a value to be multiplied by 2 2 (Nn). 従って、最上位からn番目のビットペアに対して2 Thus, 2 for n-th bit pairs from the top
進数の「10」を加算する演算は、実際には2 2(N-n+1) Calculation of adding ary "10" is actually 2 2 (N-n + 1 )
を加算することと等価である。 It is equivalent to adding.

【0138】図20(a)〜(d)は、上記の条件C3 [0138] Figure 20 (a) ~ (d), the above condition C3
−1−1を満足する4色分の閾値マトリクスを示す図である。 -1-1 is a diagram showing a threshold matrix for the four colors to satisfy. また、図21,22,23は、図20(a)〜 Further, FIG. 21, 22 and 23, FIG. 20 (a) ~
(d)に示す閾値マトリクスの下位2ビット(E(0) Lower two bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0)
2 〜E(3) 2 )、中位2ビット(E(0) 1 〜E 2 ~E (3) 2), middle two bits (E (0) 1 ~E
(3) 1 )、上位2ビット(E(0) 0 〜E(3) 0 (3) 1), the upper 2 bits (E (0) 0 to E (3) 0)
の分布をそれぞれ示している。 It shows the distribution, respectively.

【0139】図24は、図20(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時の、インクスポットの分布を示す説明図である。 [0139] Figure 24 is an explanatory diagram showing a threshold matrix when using, the ink spot distribution in Figure 20 (a) ~ (d). 図24(A)に示すように、画像データIDの値が16(濃度25%)になるまでは、各色成分の2値化画像におけるインクスポットが互いに異なる位置に配置されている。 As shown in FIG. 24 (A), until the value of the image data ID is 16 (25% concentration), the ink spots in the binary image of each color component are arranged at different positions. このように、各色成分の2値化画像のインクスポットの重なりが少ないと、彩度の高いカラー画像を再現することが可能である。 Thus, when a small overlap of ink spots of the binarized image of each color component, it is possible to reproduce a high color image saturation. また、各色成分のインクスポットが分散するのでザラツキ感が少ない。 Furthermore, graininess is small since the ink spots of the respective color components are dispersed.

【0140】なお、図24(B)に示すように、画像データIDの値が32(濃度50%)の場合には、Y成分とM成分のインクスポットの位置が互いに一致しており、また、C成分とK成分のインクスポットの位置も互いに一致している。 [0140] Incidentally, as shown in FIG. 24 (B), when the value of the image data ID is 32 (concentration 50%), the position of the ink spots in the Y and M components are coincident with each other, also , coincide with each other even when the position of the ink spot of the component C and K components. これは、次のような理由による。 This is due to the following reasons. 2
値化においては、上位2ビットの値が0である位置は画像データが0〜16の時に黒化し、上位2ビットの値が1である位置は画像データが16〜32の時に黒化する。 In binarization, location value of the upper 2 bits are 0 is blackened when the image data is 0 to 16, the position value of the upper 2 bits are 1, the image data is blackened when 16-32. 図23に示すように、Y成分とM成分の上位2ビットの値の分布は、0と1の位置が互いに入れ替わっているものなので、画像データIDが32の場合にはY成分とM成分のインクスポットの位置が一致してしまう。 As shown in FIG. 23, the distribution of the upper two bits of the Y and M components are 0 and since that position 1 is replaced with each other, if the image data ID is 32 of Y and M components position of the ink spot will match. これは、C成分とK成分に関しても同じである。 This is the same for the C component and the K component. なお、これに対する対応策については後述する。 It should be noted, it will be described later workaround for this.

【0141】ところで、YMCKの4つの色成分の中で、カラー画像におけるザラツキ感の発生に関係が深いのはM成分とC成分である。 [0141] Incidentally, among the four color components of YMCK, the relationship to the occurrence of graininess in the color image is deep is M component and C component. Y(イエロー)成分の画像はあまり目立たないので、カラー画像のザラツキ感との関係が少ない。 Since the Y (yellow) component of the image is not so conspicuous, is little relationship between the roughness of the color image. また、ザラツキ感が発生し易いような比較的濃度の低い画像領域では、K(ブラック)成分が存在しないので、K成分もザラツキ感との関係が薄い。 Further, the relatively low density of the image area as easily roughness occurs, since K (black) components not exist, the relation between the K component is also graininess thin. 従って、カラー画像のザラツキ感を低減するためには、M Therefore, in order to reduce the graininess of a color image, M
成分とC成分のインクスポットの位置を調整すればよい。 The position of the ink spot component and C component may be adjusted.

【0142】図25は、M成分とC成分の閾値マトリクスに所定の関係を持たせるために、両成分の閾値の各ビットを反転させて作成した閾値マトリクスの例を示す説明図である。 [0142] Figure 25, in order to have a predetermined relationship to the threshold matrix for M components and component C is an explanatory diagram showing an example of the threshold matrix created by inverting each bit of the threshold of both components. また、図26,27,28は、図25 In addition, FIG. 26, 27 and 28, as shown in FIG. 25
(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの下位2ビット(E(0) 2 〜E(3) 2 )、中位2ビット(E(0) (A) ~ the lower two bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 2 ~E (3) 2), middle two bits (E (0)
1 〜E(3) 1 )、上位2ビット(E(0) 0 〜E 1 ~E (3) 1), the upper 2 bits (E (0) 0 ~E
(3) 0 )の分布をそれぞれ示している。 (3) 0) indicates the distribution, respectively. なお、Y成分とK成分の閾値マトリクスも、上記条件C3−1−1に従って作成されているが、Y成分とK成分はこのような条件に従っている必要はない。 Also the threshold matrix of Y component and the K component, but have been prepared in accordance with the conditions C3-1-1, Y component and the K component does not need to comply with such conditions.

【0143】図25〜図28に示すように、M成分とC [0143] As shown in FIGS. 25 to 28, M component and C
成分の閾値マトリクスを作成する際に、すべてのビットを反転するようにすれば、再現されるカラー画像のザラツキ感を低減することができるという利点がある。 When you create a threshold matrix components, if to invert all the bits, there is the advantage that it is possible to reduce the graininess of a color image to be reproduced. さらに、M成分とC成分の一方の閾値マトリクスを作成しておけば、他方の閾値マトリクスも容易に得られるという利点もある。 Furthermore, there is if you create one threshold matrix for M components and C components, the advantage that the other threshold matrix is ​​also easily obtained.

【0144】ところで、上記の条件C1に従って、少なくとも最上位のペアビットの0の値を各色成分で異なる位置に配置するようにすれば、濃度が0〜25%の範囲では4つの色成分のインクスポットが互いに異なる位置に配置される。 [0144] Incidentally, according to the above conditions C1, if a value of 0 for at least the top of pair bit to place in different positions in the respective color components, four ink spots color components in the range concentration of 0% to 25% There are disposed in different positions. このような特徴は、カラー画像の再現時、すなわち、4色分の2値化画像を1枚の印刷紙上に刷り重ねる時に、インクスポットのずれが少ない出力装置において特に好ましい特徴である。 Such features, when reproduction of color images, i.e., when overprinting binarized image of four colors on a sheet of printing paper, is a particularly preferred feature in the output device displacement is small ink spots. ところが、カラー画像の再現時において、各色成分のインクスポットがかなりずれる場合も多い。 However, during reproduction of a color image, there are many cases where significant shift ink spots of each color component. 特に、オフセット印刷機などでは、通常はいわゆる版ずれが生じるので、カラー画像上の各色成分のインクスポットの関係が図24に示す関係からずれる可能性が高い。 In particular, in an offset printing machine, usually because the so-called misregistration occurs, the relationship between the ink spots of the respective color components on the color image is likely to deviate from the relationship shown in FIG. 24.

【0145】各色成分のインクスポットが図24の状態からずれると、再現されたカラー画像において色ずれが観察される。 [0145] The ink spots each color component deviates from the state of FIG. 24, the color shift is observed in the reproduced color image. 例えば、図25の関係から、C成分のインクスポットが1スポット分だけ下にずれると、C成分(シアン)の元のインクスポットの位置が白抜け(インクの無い部分)になり、また、シアンインクが他のインクと重なることになるので、肉眼で観察されるカラー画像は赤みがかった色になる。 For example, the relationship of FIG. 25, when the ink spot of the component C is shifted down one spot amount, becomes C component position of the original ink spots (cyan) white spots (not part of the ink), also, cyan since ink will be overlapped with other ink, color image observed with the naked eye becomes reddish. このような色ずれを防止するためには、上記の条件C1や条件C3の代わりに、次のような条件C4を満足するように閾値マトリクスを作成する。 For such a color shift is prevented, instead of the above conditions C1 and conditions C3, creating a threshold matrix so as to satisfy the condition C4 as follows.

【0146】[条件C4]最上位のペアビットを除くすべてのペアビットに対応する係数マトリクス{E(a) [0146] [conditions C4] coefficient matrix {E corresponding to all of the pair bit except for the pair bit of the top (a)
n-1 〜E(d) n-1 }において、E(0) n-1が各色成分で異なる位置に存在し、最上位のペアビットに対応する係数マトリクス{E(a) 0 〜E(d) 0 }のパターンをランダムに設定する。 In n-1 ~E (d) n -1}, E (0) n-1 is at a different position in each color component, the coefficient matrix {E corresponding to pair bit of the uppermost (a) 0 ~E (d ) setting the pattern of 0} randomly.

【0147】図29は、上記の条件C4に従って作成した閾値マトリクスの例を示す説明図である。 [0147] Figure 29 is an explanatory diagram showing an example of the threshold matrix created in accordance with the conditions described above C4. また、図3 In addition, FIG. 3
0は、図29(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの上位2ビット(E(0) 0 〜E(3) 0 )の分布を示している。 0 indicates the distribution of FIG. 29 (a) ~ upper two bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 0 ~E (3) 0). なお、下位2ビット(E(0) 2 〜E(3) 2 Incidentally, the lower 2 bits (E (0) 2 ~E ( 3) 2)
と中位2ビット(E(0) 1 〜E(3) 1 )の分布は図21,22に示したものと同じである。 And distribution of middle two bits (E (0) 1 ~E ( 3) 1) is the same as that shown in FIG. 21.

【0148】図31は、図29(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時のインクスポットの分布を示す説明図である。 [0148] Figure 31 is an explanatory view showing the distribution of ink spots when using the threshold matrix of Fig. 29 (a) ~ (d). 図31(A)に示すように、画像データI As shown in FIG. 31 (A), image data I
Dの値が16(濃度25%)の場合にも、いくつかのインクスポットは重なりあっている。 Even if the value of D is 16 (25% strength), some ink spots are overlapping. 図31(A)を詳細に観察すると、全くインクの乗らないスポット(白抜け)と、1色のインクのみが乗るスポットと、2色のインクが乗るスポットと、3色のインクが乗るスポットとが8×8マトリクス内で分散している。 When Figure 31 (A) to be observed in detail, a spot not at all ride of ink (white spots), and the spot where only one color of ink ride, and spots two color inks ride, and spot ride three colors of ink There has been distributed in the 8 × 8 matrix. 従って、各色成分の2値化画像が互いに多少ずれた状態でカラー画像が再現された場合にも、色ずれが生じにくい。 Therefore, even when the color image is reproduced in a state where the binarized image of each color component is somewhat deviated from each other, color shift is less likely to occur. また、4色のインクスポットが過度に局所的に集まることが無いので、カラー画像におけるザラツキ感も従来に比べて低減されている。 Further, since it is no four color inks spots gather overly locally, it is reduced as compared with the conventional well graininess in the color image.

【0149】前述した図20(a)〜(d)の閾値マトリクスでは、図24(B)に示したように、画像データIDの値が32の場合にY成分とM成分のインクスポット、および、C成分とK成分のインクスポットがすべて互いに重なりあっていた。 [0149] In the threshold matrix of Fig. 20 described above (a) ~ (d), as shown in FIG. 24 (B), when the value of the image data ID is 32 Y and M components ink spots, and , all the ink spots of the component C and K components not overlap each other. これに対して、図29(a) In contrast, FIG. 29 (a)
〜(d)の閾値マトリクスでは、図31(B)に示すように、画像データIDの値が32の場合にも、特定の色成分のインクスポット同士がすべて重なるとは限らない。 The threshold matrix ~ (d), as shown in FIG. 31 (B), the value of the image data ID in the case of 32, not necessarily ink spots each other specific color component overlaps all. 従って、上述した条件C4に従えば、画像データI Thus, according to condition C4 described above, the image data I
Dの広い範囲に渡って色ずれを防止することができる。 It is possible to prevent the color shift over a wide range of D.

【0150】I. [0150] I. 装置の構成:図32は、第1の方法であるL1 ×L2 閾値マトリクスを各色成分毎に別個に生成する方法に対応する画像記録装置の構成を示すブロック図である。 Device Structure FIG. 32 is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus corresponding to the method of separately generating the L1 × L2 threshold matrix is ​​a first method for each color component. この画像記録装置は、多階調画像データI The image recording apparatus, multi-tone image data I
Dを記憶する画像メモリ20と、L1 ×L2 閾値マトリクスをYMCKの4色分記憶する閾値マトリクスメモリ28と、YMCKの4色分の閾値のうちひとつを選択するセレクタ29と、多階調画像データIDと閾値TDとを比較して2値の記録信号RSを生成する比較器40 An image memory 20 for storing the D, and the threshold matrix memory 28 for storing four colors of YMCK the L1 × L2 threshold matrix, a selector 29 for selecting one of four colors threshold YMCK, multi-tone image data comparator 40 which compares the ID with the threshold TD generates a recording signal RS binary
と、記録信号RSに従って2値化画像を記録する出力装置50とを備えている。 If, and an output unit 50 for recording the binary image in accordance with the recording signal RS. この画像記録装置はまた、画像メモリ20の読出しアドレスを生成するための回路として、クロック発生器21,22と、分周回路23,24 The image recording apparatus also includes, as circuits for generating the read address of the image memory 20, a clock generator 21, frequency divider 23 and 24
と、アドレスカウンタ25,26とを備えている。 And, and an address counter 25 and 26. さらに、閾値マトリクスメモリ28のアドレスを生成するための回路として、リングカウンタ33,34とを備えている。 Furthermore, as a circuit for generating an address in the threshold matrix memory 28, and a ring counter 33. なお、画像メモリ20と、セレクタ29には、複数の色成分のいずれか1つを示す色成分指定信号Sc Incidentally, an image memory 20, the selector 29, a plurality of color component specifying signal indicating one of the color components Sc
が、図示しないコントローラ(例えばCPU)から与えられている。 There are given from a controller (not shown) (e.g., CPU).

【0151】主走査クロック発生器21は、記録信号R [0151] The main scanning clock generator 21, a recording signal R
Sの1スポットに相当する周期を有する主走査基準クロック信号RCLyを発生し、副走査クロック発生器22 It generates a main scanning reference clock signal RCLy having a period corresponding to one spot S, the sub-scanning clock generator 22
は、記録信号RSの1主走査線に相当する周期を有する副走査基準クロック信号RCLxを発生する。 Generates a sub-scanning reference clock signal RCLx having a period corresponding to one main scanning line of the recording signal RS.

【0152】走査開始信号STが発生すると、リングカウンタ33,34は、リセットされる。 [0152] When the scan start signal ST is generated, the ring counter 33 is reset. リングカウンタ33は、主走査基準クロック信号RCLyのパルス数をカウントするL2 進のリングカウンタである。 Ring counter 33 is L2 binary ring counter for counting the number of pulses of the main scanning reference clock signal RCLy. また、リングカウンタ34は、副走査基準クロック信号RCLx The ring counter 34, the sub-scanning reference clock signal RCLx
のパルス数をカウントするL1 進のリングカウンタである。 A ring counter of L1 binary counting the number of pulses. これらのリングカウンタ33,34からの出力がそれぞれ、閾値マトリクスメモリ28の各色成分の閾値マトリクスの主走査アドレス、副走査アドレスとなり、このアドレスにより指定された閾値が各色成分毎に読み出される。 The outputs from these ring counter 33, 34, a main scanning address in the threshold matrix for each color component of the threshold matrix memory 28, becomes the sub-scanning address, threshold specified by this address is read out for each color component. セレクタ29は、4色分の閾値のうち色成分信号Scに応じた閾値TDを選択し、比較器40に出力する。 The selector 29 selects the threshold value TD in accordance with among color component signal Sc for four colors threshold, and outputs to the comparator 40.

【0153】一方、画像メモリ20のアドレスは次のように生成される。 [0153] On the other hand, the address of the image memory 20 is generated as follows. 分周回路23,24は、主走査基準クロック信号RCLyと副走査基準クロック信号RCLx Frequency dividing circuit 23, a main scanning reference clock signal RCLy and the sub-scanning reference clock signal RCLx
をそれぞれ1/Mに分周し、この分周したクロックCL Clock CL respectively dividing to 1 / M, which is the dividing
y,CLxがそれぞれアドレスカウンタ25,26に入力される。 y, CLx is input to the address counter 25 and 26 respectively. アドレスカウンタ25,26は、クロックC Address counter 25 and 26, the clock C
Ly,CLxのパルス数をカウントし、そのカウント値をアドレスADy、ADxとして出力する。 Ly, counts the number of pulses of CLx, and outputs the count value address ADy, as ADx. なお、分周回路23,24の分周比は、それぞれ画像データIDの1画素に対応する閾値の副走査方向の個数、主走査方法の個数に基づき決定される値で、その副走査方向、主走査方向の個数をそれぞれMx,Myとすると、分周回路24,23の分周比はそれぞれ1/Mx,1/Myとなる。 Incidentally, the frequency division ratio of the frequency dividing circuit 23 and 24, the sub-scanning direction of the number of thresholds corresponding to one pixel of each image data ID, a value that is determined based on the number of main scanning method, the sub-scanning direction, Mx the number of main scanning direction respectively, when My, the frequency division ratio of the frequency divider circuit 24, 23 is respectively 1 / Mx, 1 / My. また、画像データの1画素がM×M個の閾値に対応する時には、分周回路23,24の分周比は、共に1/ Further, when one pixel of the image data corresponding to M × M pieces of threshold, the frequency division ratio of the frequency dividing circuit 23 and 24 are both 1 /
Mに設定される。 It is set to M.

【0154】閾値マトリクスメモリ28に記憶された閾値TDは、リングカウンタ33,34から与えられるアドレスおよび色成分信号Scに応じて出力され、比較器40によって多階調画像データIDと比較される。 [0154] threshold TD stored in the threshold matrix memory 28 is output according to the address and color component signals Sc supplied from the ring counter 33 is compared with the multi-tone image data ID by the comparator 40. 比較器40は、比較結果に応じて各スポットのオン/オフを示す記録信号RSを生成して出力装置50に供給する。 Comparator 40, to the output device 50 generates a recording signal RS indicating each spot on / off according to the comparison result.
出力装置50は例えば製版用の記録スキャナであり、感光フィルムなどの記録媒体上に各色成分の2値化画像(ハーフトーン画像)を記録する。 The output device 50 is a recording scanner for plate making for example, records the binarized image of each color component (the halftone image) on a recording medium such as a photosensitive film. このようにして作成された各色成分の2値化画像にはそれぞれ規則的なパターンが目立たず、かつ、これらの2値化画像を刷り重ねて得られるカラー画像にはモアレやロゼットパターンなどの干渉模様も発生しないという特徴がある。 Inconspicuous a regular pattern each of the binarized image of the thus each color component that was created, and interference such as moire and rosette patterns in the color image obtained by overprinting these binary images pattern also has a feature that does not occur.

【0155】図33は、上述した第2の方法の(a)を適用したもので、色成分毎に異なる値を閾値に加算する回路を備えた画像記録装置の構成を示すブロック図である。 [0155] Figure 33 is an application of the (a) of the second method described above, is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus provided with a circuit for adding the different values ​​for each color component to the threshold. 図32との相違は、閾値マトリクスメモリ30(図32における28)には、一色分の閾値しか記録されていない点および閾値マトリクスメモリ30から出力された閾値TDに、色成分毎に異なる所定の値を加算する点である。 The difference between FIG. 32, the threshold matrix memory 30 (28 in FIG. 32) is the threshold TD output from one color threshold only unrecorded point and the threshold matrix memory 30, a different predetermined for each color component is the point of adding the value. 回路の要素としては、図32のセレクタ29が省略されており、メモリ37と加算器70が追加されている。 The elements of the circuit, the selector 29 of FIG. 32 is omitted, the memory 37 and the adder 70 are added. メモリ37には、2ビットの色成分信号Scをアドレスとして4種類の異なる被加算値が蓄積されている。 The memory 37, four different augend the 2-bit color component signal Sc as addresses are stored. 加算器70は、閾値マトリクスメモリ30から出力された閾値と、メモリ37から読み出された被加算値とを加算して、新たな閾値を生成する。 The adder 70, a threshold value output from the threshold matrix memory 30, adds the augend value read from the memory 37, generates a new threshold. なお、この加算器70の出力は、下位8ビットのみ有効とする。 The output of the adder 70, and the lower 8 bits only valid. あるいは、各ペアビット毎に加算を行なって、ペアビットの桁上りや桁下りを無視するように加算を行なうようにしてもよい。 Alternatively, by performing addition for each pair bit may be performed an addition to ignore the carry and carry-down of pair bit.

【0156】なお、メモリ37に記憶される各色成分の被加算値は、0〜(M 2 −1)のうちからランダムに選択される。 [0156] Incidentally, the sum value of each color component which is stored in the memory 37 are selected at random from among 0~ (M 2 -1). さらに、被加算値としては、2 2(N-1) 〜3× Further, as the augend, 2 2 (N-1) ~3 ×
2( N-1)にすることが好ましい。 It is preferable that the 2 2 (N-1). なお、各色成分の被加算値の差は、2 2(N-1) 〜2×2 2(N-1)であることが好ましい。 Incidentally, the difference of the sum of each color component is preferably a 2 2 (N-1) ~2 × 2 2 (N-1). これは、各色成分のインクスポットが重なり合わないようにするためである。 This is to avoid overlapping of ink spots each color component.

【0157】ところで、前述したように、多階調画像データが2Nビット(Nは2 N =Mとなる整数)のデジタルデータである場合には、多階調画像データのすべての階調を再現するために、閾値マトリクス内の閾値を0〜 [0157] Incidentally, as described above, when the multi-gradation image data is digital data of 2N bits (N is an integer which is a 2 N = M), the reproduction of all the gradations of the multi-tone image data to, 0 the threshold in the threshold matrix
(M 2 −2)の範囲にすることが好ましい。 It is preferably in the range of (M 2 -2). ところが、 However,
図33の装置において、加算器70が単純な加算を行なうと、閾値が(M 2 −1)となってしまう可能性がある。 In the apparatus of FIG. 33, the adder 70 performs a simple addition, the threshold value there is a possibility that a (M 2 -1). そこで、加算器70は、2Nビットで表記された加算結果に桁上げが生じたか否かを判断し、桁上げが生じていない値から1をそれぞれ減算することによって、閾値が(M 2 −1)にならないようにする機能を有している。 Therefore, the adder 70 determines whether a carry in the addition result, labeled with 2N bits produced by subtracting 1 from the value that does not cause a carry each threshold (M 2 -1 It has a function to so as not to).

【0158】図34は、加算器70による演算結果の一例を示す説明図である。 [0158] Figure 34 is an explanatory diagram showing an example of a calculation result by the adder 70. ここでは図33(A)に示す4 Here it is shown in FIG. 33 (A) 4
×4閾値マトリクスが閾値マトリクスメモリ30に記憶されているものと仮定する。 × assumed that 4 threshold matrix is ​​stored in the threshold matrix memory 30. これらの閾値に単純に5を加算すると、図34(B)に示す閾値が得られる。 When adding the simple 5 to these thresholds, the thresholds shown in FIG. 34 (B) is obtained. 図3 Figure 3
4(B)において、丸で囲んだ数値は4ビットの2進数で桁上げが生じなかった値である。 In 4 (B), it circled values ​​are the values ​​carry has not occurred in the four-bit binary number. 4×4閾値マトリクスの閾値として好ましい範囲は0〜14であるのに対して、図34(B)では、値が15の閾値が存在していることが解る。 Whereas the preferred range as 4 × 4 threshold matrix threshold is 0 to 14, in FIG. 34 (B), the value it can be seen that there exists a threshold of 15. そこで、加算器70は、桁上げの発生していない閾値からそれぞれ1を減算することによって、図34(C)に示すような結果を出力する。 Therefore, the adder 70 by subtracting each 1 from the threshold has not occurred in the carry, and outputs the result as shown in FIG. 34 (C). こうすれば、 In this way,
閾値を元の通り0〜14の範囲に納めることができる。 Threshold can be paid to the range of the original through 0-14 the.

【0159】図35は、上述した第2の方法の(b)を適用したもので、色成分に応じて閾値のビットを反転する画像記録装置の構成を示すブロック図である。 [0159] Figure 35 is an application of the (b) of the second method described above, is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus for inverting the bits of the threshold according to the color components. 図33 Figure 33
との差異は、加算器70とメモリ37を、ビット反転ユニット80とメモリ38で置き換えた点にある。 The difference between lies the adder 70 and the memory 37, the point is replaced by the bit inversion unit 80 and the memory 38. ビット反転ユニット80は、8個のEXOR回路を含んでいる。 Bit reversing unit 80 includes eight EXOR circuits. 各EXOR回路の一方の入力端子には閾値マトリクスメモリ30から読み出された8ビットの閾値の各ビットが入力されており、他方の入力端子にはメモリ38から出力された8ビットの被演算値の各ビットが入力されている。 While the input terminals and each bit of the threshold value of the 8 bits read from the threshold matrix memory 30 is input for each EXOR circuit, an 8-bit operand value output from the memory 38 to the other input terminal each bit is input. メモリ38の出力のビットがHレベルの場合には、これに相当する閾値のビットが反転して出力され、 If the bit of the output of the memory 38 is at an H level, the bit of the corresponding threshold value is output inverted thereto,
逆に、メモリ38の出力のビットがLレベルの場合には、これに相当する閾値のビットがそのまま出力される。 Conversely, when the bit of the output of the memory 38 is at the L level, the threshold of the bit corresponding to this is output as it is. すなわち、メモリ38の出力は、閾値と論理演算が行なわれる被演算値として使用されている。 That is, the output of memory 38, the threshold value and the logical operation is used as the operand value carried out. この結果、 As a result,
メモリ38の出力の各ビットのレベルに応じて閾値のいくつかのビットが反転する。 Some bits of the threshold depending on the level of each bit of the output of the memory 38 is inverted. ビット反転を行なえば、前述した図19に示すように、1つのペアビットのパターンから数種類の他のパターンを作成することができる。 By performing the bit inversion, as shown in FIG. 19 described above, it is possible to create several other patterns from the pattern of a single pair bit.

【0160】図36は、8×8閾値マトリクスの閾値の最上位のペアビットを反転して得られる閾値マトリクスの例を示す説明図である。 [0160] Figure 36 is an explanatory diagram showing an example of a threshold matrix obtained by inverting the 8 × 8 threshold matrix of the uppermost pair bit threshold. 図36(a)は、基準とする閾値マトリクスの最上位2ビットの分布を4進数と2進数でそれぞれ示している。 Figure 36 (a) respectively show the two most significant bits distribution of the threshold matrix as a reference quaternary number and a binary number. 図35(b)は、基準の閾値マトリクスの最上位ビットを反転して得られるパターンを示している。 FIG. 35 (b) shows a pattern obtained by inverting the most significant bit of the reference threshold matrix. また、図36(c)は上位から第2番目のビットを反転して得られるパターンを、図36(d) Further, FIG. 36 (c) is a pattern obtained by inverting the second bit from the upper, FIG 36 (d)
は最上位の2ビットを共に反転して得られるパターンをそれぞれ示している。 Shows a pattern obtained by inverting both the 2 most significant bits, respectively. なお、図36(a)〜(d)は、 Incidentally, FIG. 36 (a) ~ (d) are
前述した図14(e)〜(h)に示す上位2ビットの分布とそれぞれ同じである。 Figures 14 (e) ~ and the upper 2 bits distribution shown in (h) described above is the same. 従って、上位2ビットを図3 Thus, Figure 3 the upper 2 bits
6(a)〜(d)のように反転することによって、図1 By inverting as 6 (a) ~ (d), FIG. 1
4(a)〜(d)に示す各色成分の閾値マトリクスを得ることができる。 4 (a) can be obtained threshold matrix for each color component shown in ~ (d).

【0161】なお、図33に示す加算器70およびメモリ37のセットと、図35に示すビット反転ユニット8 [0161] Incidentally, a set of adders 70 and memory 37 shown in FIG. 33, the bit reverse unit 8 shown in FIG. 35
0およびメモリ38のセットとを、直列または並列に設けるようにしてもよい。 0 and a set of memory 38, may be provided in series or in parallel. こうすれば、加算とビット反転のそれぞれを、各色成分毎に選択的に実行することによって、多数の異なる閾値マトリクスを発生することが可能である。 This way, each of the addition and bit inversion, by performing selective for each color component, it is possible to generate a number of different threshold matrices.

【0162】なお、この発明は上記実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。 [0162] The present invention is not limited to the above embodiments, the without departing from the spirit and scope may be reduced to practice in various embodiments, it is also possible for example, the following modifications.

【0163】(1)上記実施例では、閾値のマトリクス構造をM次(Mは2 Nの整数)の正方マトリクスであるとしていたが、M1 ×M2 閾値マトリクス(M1 ,M2 [0163] (1) In the foregoing embodiment, the matrix structure of the threshold value was the order M (M is an integer of 2 N) is a square matrix, M1 × M2 threshold matrix (M1, M2
は偶数)を利用することも可能である。 It is also possible to use an even number). この場合にも、 Also in this case,
M1 ×M2 閾値マトリクス内の各2×2サブマトリクス内の閾値の配列を、8通りの対角パターンの中からランダムに選択することが好ましい。 The sequence of thresholds in each 2 × 2 sub-matrix of M1 × in M2 threshold matrix, is preferably selected at random from the diagonal pattern of eight.

【0164】さらに、一般的に言えば、閾値マトリクスを分割した最小単位のサブマトリクスは2×2に限らず、3×3や5×5などの任意の素数のサイズのマトリクスでよい。 [0164] Furthermore, generally speaking, not limited to the minimum unit submatrix a 2 × 2 obtained by dividing the threshold matrix may be any prime size of the matrix, such as 3 × 3 or 5 × 5. この場合にも、閾値マトリクス領域は、互いに等しいサイズの複数のサブマトリクスに分割される。 In this case, the threshold matrix region is divided into a plurality of sub-matrices of mutually equal size. そして、各サブマトリクスにおいて、複数の閾値同士の差分が所定の値に設定される。 In each sub-matrix, the difference between the plurality of threshold values ​​are set to a predetermined value. 図5および図6に示す8×8閾値マトリクスTMは、サブマトリクスが2× 8 × 8 threshold matrix TM shown in FIGS. 5 and 6, the sub-matrix 2 ×
2であり、各サブマトリクス内の閾値同士の差分が16 2, the difference between the threshold with each other in each sub-matrix 16
である場合に相当する。 It corresponds to the case is.

【0165】 [0165]

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項1 As described in the foregoing, the first aspect of the present invention
に記載された方法によれば、各サブマトリクス内の複数の閾値をランダムに配置するので、従来の網点のための閾値マトリクスに比べて閾値分布の空間周波数を高くすることができるので、このような閾値マトリクスを用いて2値化を行なえば、従来の網点による技術に比べて画像内のシャープなエッジを良好に再現することができるという効果がある。 According to the method described in, since arranging a plurality of threshold values ​​in each sub-matrix in a random, it is possible to increase the spatial frequency of the threshold distribution than the threshold value matrix for the conventional halftone dot, the by performing the binarization using the threshold matrix as an effect that the sharp edges in the image can be reproduced satisfactorily as compared with the technique according to the conventional halftone dots. また、係数E(0) 0を、各色成分毎に異なる位置に配置するようにすれば、比較的低い濃度の場合に、色成分のインクスポットが重なり合わず、 Further, if the coefficient E (0) 0, to place a different position for each color component, in the case of relatively low concentration, it does not overlap ink spots color components,
また、分散するので、各色成分の2値化画像を刷り重ねて再現されるカラー画像における色のにごりを低減でき、また鮮やかな色彩表現が可能となる。 Further, since the dispersion, the binarized image can reduce the color turbidity in overprinting a color image to be reproduced, and enables vivid color expression of each color component.

【0166】請求項2に記載された方法によれば、各色成分のインクスポットの位置が過度に重ならないので、 [0166] According to the method described in claim 2, since the position of the ink spot of the color components do not overlap excessively,
画像濃度の低い側の広い濃度域において、色のにごりが低減され、鮮やかな色彩表現が可能となる。 In a wide concentration range of low side image density is reduced color turbidity, it is possible to vivid color expression.

【0167】請求項3に記載された方法によれば、各色成分のインクスポットの位置が分散するので、比較的画像濃度の低い側の広い濃度域において、カラー画像のザラツキ感を低減することができる。 [0167] According to the method described in claim 3, since the position of the ink spots of the respective color components are dispersed, in a relatively image wide concentration range of low side concentrations, to reduce the roughness of the color image it can.

【0168】請求項4に記載された方法によれば、各色成分のインクスポットの位置が重ならず、また、分散するので、比較的画像濃度の低い側の広い濃度域において、色のにごりが低減できるとともに、カラー画像のザラツキ感を低減することができる。 [0168] According to the method described in claim 4, it does not overlap the position of the ink spots in each color component. In addition, since dispersed, in a relatively image density low side of a wide concentration range, color turbidity is can be reduced, it is possible to reduce the graininess of color images.

【0169】請求項5に記載された方法によれば、各色成分のインクスポットが比較的広い濃度域において分散するので、濃度域が広い画像においてもカラー画像のザラツキ感を低減することができる。 [0169] According to the method described in claim 5, since the dispersion in the ink spot is relatively wide concentration range of each color component, can also be reduced graininess of the color image in density range is wide image.

【0170】請求項6に記載された方法によれば、2× [0170] According to the method described in claim 6, 2 ×
2サブマトリクスにおいて各色成分の閾値マトリクス同士の関連性がなくなるので、各色成分の画像が互いにずれた場合でも、色のにごり、ザラツキ感を低減するとともに、色ずれを防止することができる。 Since the relevance of the threshold matrixes for each color component in the second sub-matrix is ​​eliminated, even when the image of each color component are displaced from each other, color turbidity, it is possible to prevent with reduced graininess, color shift.

【0171】請求項7に記載された方法によれば、各色成分のインクスポットの位置が過度に重ならないので、 [0171] According to the method described in claim 7, since the position of the ink spot of the color components do not overlap excessively,
カラー画像のザラツキ感を低減することができる。 It is possible to reduce the roughness of the color image.

【0172】請求項8に記載された方法によれば、閾値分布の空間周波数をより高くすることができる。 [0172] According to the method described in claim 8, it is possible to increase the spatial frequency of the threshold distribution.

【0173】請求項9に記載された方法によれば、複数のM×M閾値マトリクスを全体として見たときに、M 2 [0173] According to the method of claim 9, when viewed as a whole multiple M × M threshold matrix, M 2
階調を滑らかに再現することができる。 It can be reproduced smoothly gradation.

【0174】請求項10に記載された方法によれば、色成分毎に異なる被演算値で閾値が調整されるので、色成分毎に異なる閾値パターンを発生させることができる。 [0174] According to the method described in claim 10, the threshold is adjusted with a different operand values ​​for each color component, it is possible to generate different threshold pattern for each color component.

【0175】請求項11ないし14に記載された方法によれば、1つの閾値マトリクスを用いて、色成分毎に異なる閾値パターンを発生させることができる。 [0175] According to the method described in claims 11 to 14, can be using one of the threshold matrix to generate different threshold pattern for each color component.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】この発明の一実施例において作成される閾値マトリクスの基本マトリクスBMを示す平面図。 Figure 1 is a plan view showing a basic matrix BM of the threshold matrix created in one embodiment of the present invention.

【図2】4×4基本マトリクスBMを構成する2×2サブマトリクスを示す平面図。 [2] 4 × 4 plan view of a 2 × 2 sub-matrix constituting the basic matrix BM.

【図3】2×2サブマトリクスの閾値配列の8通りの対角パターンを示す説明図。 Figure 3 is an explanatory view showing a diagonal pattern of eight of 2 × 2 sub-matrix of the threshold array.

【図4】2×2サブマトリクスT11に8通りの対角パターンをそれぞれ適用した場合に得られる8つのマトリクスを示す説明図。 Figure 4 is an explanatory diagram showing the eight matrices obtained 2 × 2 sub-matrix T11 of eight diagonal patterns when applied, respectively.

【図5】係数マトリクスCMを8通りの対角パターンの内からランダムに選択することによって得られた2×2 [5] it was obtained by randomly selecting coefficient matrix CM from among the diagonal pattern of eight 2 × 2
サブマトリクスTijを示す平面図。 Plan view of a sub-matrix Tij.

【図6】図5の2×2サブマトリクスTijで構成される8×8閾値マトリクスを示す平面図。 6 is a plan view showing an 8 × 8 threshold matrix composed of 2 × 2 sub-matrix Tij in FIG.

【図7】図6で示された8×8閾値マトリクスの各グループ内の2×2サブマトリクスをランダムに配置した2 [7] The 2 × 2 sub-matrix in the 8 × 8 each group of threshold matrix shown in FIG. 6 are arranged in random 2
×2サブマトリクスTijを示す平面図。 × plan view illustrating a second sub-matrix Tij.

【図8】基本マトリクスBM 8X8と、8×8閾値マトリクスTM 8X8と、0〜63の閾値を単にランダムに配置したマトリクスとを比較して示す説明図。 [8] the basic matrix BM 8X8, and 8 × 8 threshold matrix TM 8X8, explanatory view showing a comparison between matrix arranged simply randomly threshold 0-63.

【図9】実施例による16×16閾値マトリクスTM [9] Example by 16 × 16 threshold matrix TM
16X16の一例を16進数表記で示す図。 It illustrates an example of a 16X16 in hexadecimal notation.

【図10】実施例による16×16閾値マトリクスTM [10] Example by 16 × 16 threshold matrix TM
16x16を4進数表記で示す図。 It illustrates 16x16 with 4 decimal notation.

【図11】実施例によって作成された8×8閾値マトリクスの構造を示す説明図。 Figure 11 is an explanatory view showing a structure of 8 × 8 threshold matrix created examples.

【図12】図11に示す閾値マトリクスの下位2ビットの分布のみを調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図。 Figure 12 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting only the lower two bits distribution of the threshold matrix shown in FIG. 11.

【図13】図12(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時に、画像データID=1,16によって黒化されるインクスポットを示す説明図。 [13] When using the threshold matrix of Fig. 12 (a) ~ (d), explanatory view showing an ink spot blackened by the image data ID = 1, 16.

【図14】図11に示す閾値マトリクスの上位2ビットの分布のみを調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図。 Figure 14 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting only the upper 2 bits distribution of the threshold matrix shown in FIG. 11.

【図15】図14(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時に、画像データID=1,16によって黒化されるスポットを示す説明図。 [15] When using the threshold matrix of Fig. 14 (a) ~ (d), diagram showing a spot to be blackened by the image data ID = 1, 16.

【図16】図11に示す閾値マトリクスの下位2ビットおよび上位2ビットの分布を調整することによって得られる4つの閾値マトリクスを示す説明図。 Figure 16 is an explanatory view showing four of the threshold matrix obtained by adjusting the lower two bits and the upper 2 bits distribution of the threshold matrix shown in FIG. 11.

【図17】図16(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用したときに、画像データID=1,16によって黒化されるスポットを示す説明図。 [17] When using the threshold matrix of Fig. 16 (a) ~ (d), diagram showing a spot to be blackened by the image data ID = 1, 16.

【図18】各色成分で係数E(0) 0を異なる位置に配置するパターン一例を示す説明図。 Figure 18 is an explanatory diagram showing an example pattern of placing the coefficient E (0) 0 different positions for each color component.

【図19】ビット操作によるパターンの変更を示す説明図。 Figure 19 is an explanatory diagram showing a change of a pattern by the bit manipulation.

【図20】条件C3−1−1を満足する4色分の閾値マトリクスを示す説明図。 Figure 20 is an explanatory diagram showing a threshold matrix of four colors satisfying the condition C3-1-1.

【図21】図20(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの下位2ビット(E(0) 2 〜E(3) 2 )の分布を示す説明図。 [21] FIG. 20 (a) ~ explanatory view showing the distribution of the lower 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 2 ~E (3) 2).

【図22】図20(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの中位2ビット(E(0) 1 〜E(3) 1 )の分布を示す説明図。 [22] FIG. 20 (a) ~ explanatory view showing the distribution medium 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 1 ~E (3) 1).

【図23】図20(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの上位2ビット(E(0) 0 〜E(3) 0 )の分布を示す説明図。 [23] FIG. 20 (a) ~ explanatory view showing the distribution of the upper 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 0 ~E (3) 0).

【図24】図20(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時の、インクスポットの分布を示す説明図。 [24] FIG. 20 (a) ~ when using the threshold matrix (d), diagram showing the distribution of ink spots.

【図25】M成分とC成分の閾値を互いにビット反転させた一例を示す説明図。 Figure 25 is an explanatory diagram showing an example of the threshold value of the M component and C component is bit-inverted to each other.

【図26】図25(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの下位2ビット(E(0) 2 〜E(3) 2 )の分布を示す説明図。 [26] FIG. 25 (a) ~ explanatory view showing the distribution of the lower 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 2 ~E (3) 2).

【図27】図25(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの中位2ビット(E(0) 1 〜E(3) 1 )の分布を示す説明図。 [27] FIG. 25 (a) ~ explanatory view showing the distribution medium 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 1 ~E (3) 1).

【図28】図25(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの上位2ビット(E(0) 0 〜E(3) 0 )の分布を示す説明図。 [28] FIG. 25 (a) ~ explanatory view showing the distribution of the upper 2 bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 0 ~E (3) 0).

【図29】条件C4に従って作成した閾値マトリクスの一例を示す説明図。 Explanatory view showing an example of the threshold matrix created in accordance with Figure 29 condition C4.

【図30】図29(a)〜(d)に示す閾値マトリクスの上位2ビット(E(0) 0 〜E(3) 0 )の分布を示す説明図。 [30] FIG. 29 (a) diagram showing the distribution of ~ upper two bits of the threshold matrix shown in (d) (E (0) 0 ~E (3) 0).

【図31】図29(a)〜(d)の閾値マトリクスを使用した時のインクスポットの分布を示す説明図。 [31] FIG. 29 (a) ~ explanatory view showing the distribution of ink spots when using the threshold matrix (d).

【図32】色成分毎の閾値マトリクスを備えている画像記録装置の構成を示すブロック図。 Figure 32 is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus comprising a threshold matrix for each color component.

【図33】色成分毎に異なる値を閾値に加算する画像記録装置の構成を示すブロック図。 Figure 33 is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus that adds a different value for each color component to the threshold.

【図34】加算器70による演算結果の一例を示す説明図。 Figure 34 is an explanatory diagram showing an example of a calculation result by the adder 70.

【図35】色成分毎に異なる閾値のビットを反転する画像記録装置の構成を示すブロック図。 Figure 35 is a block diagram showing a configuration of an image recording apparatus for inverting the bits of the different thresholds for each color component.

【図36】8×8閾値マトリクスの閾値ビットを反転して得られる数種類の閾値マトリクスの例を示す説明図。 Figure 36 is an explanatory diagram showing an example of several threshold matrices obtained by inverting the threshold bit 8 × 8 threshold matrix.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

20…画像メモリ 21…主走査クロック発生器 22…副走査クロック発生器 23…1/M分周器 24…1/M分周器 25…アドレスカウンタ(主走査) 26…アドレスカウンタ(副走査) 28…閾値マトリクスメモリ 29…セレクタ 30…閾値マトリクスメモリ 33…L2 進リングカウンタ 34…L1 進リングカウンタ 37…メモリ(被加算値メモリ) 38…メモリ(被演算値メモリ) 40…比較器 50…出力装置 70…加算器 80…ビット反転ユニット ADx…副走査アドレス ADy…主走査アドレス BM MxM …M×M基本マトリクス CLx…副走査クロック CLy…主走査クロック ID…画像データ RCLx…副走査基準クロック信号 RCLy…主走査基準クロック信号 RS…記録信号 ST…走査開始信号 Sc…色成分 20 ... image memory 21 ... main scanning clock generator 22 ... sub-scanning clock generator 23 ... 1 / M frequency divider 24 ... 1 / M divider 25 ... address counter (main scanning) 26 ... address counter (sub-scanning) 28 ... threshold matrix memory 29 ... selector 30 ... threshold matrix memory 33 ... L2 binary ring counter 34 ... L1 binary ring counter 37 ... memory (augend memory) 38 ... memory (operand value memory) 40 ... comparator 50 ... output 70 ... adder 80 ... bit reverse unit ADx ... subscanning address ADy ... main scanning address BM MxM ... M × M basic matrix CLx ... subscanning clock CLy ... main scanning clock ID ... image data RCLx ... sub scanning reference clock signal RCLy ... main scanning reference clock signal RS ... recording signal ST ... scanning start signal Sc ... color components 号 TD…閾値 TM MxM …M×M閾値マトリクス x…閾値マトリクス内の副走査座標 y…閾値マトリクス内の主走査座標 X…画像平面内の副走査座標 Y…画像平面内の主走査座標 No. TD ... threshold TM MxM ... M × M threshold matrix x ... subscanning coordinate Y ... main scanning coordinates of the image plane in the main scanning coordinates X ... image plane in the sub scanning coordinate y ... within the threshold matrix in the threshold matrix

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平4−355566(JP,A) 特開 平4−333052(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl. 6 ,DB名) G03F 5/00 ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (56) reference Patent flat 4-355566 (JP, a) JP flat 4-333052 (JP, a) (58 ) investigated the field (Int.Cl. 6, DB name) G03F 5/00

Claims (14)

    (57)【特許請求の範囲】 (57) [the claims]
  1. 【請求項1】多階調のカラー画像データを2値化する際に使用される複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する方法であって、(a)数式1によって表されるマトリクスTM MxMを第1のM×M閾値マトリクス(Mは2 Nの整数、Nは2以上の整数)として作成する際に、2×2サブマトリクスS 1内の成分a,b,c, 1. A method of creating a plurality of threshold matrix for the plurality of color components to be used in binarizing the color image data of multi-gradation is represented by (a) Equation 1 matrix TM MxM the first M × M threshold matrix (integer M is 2 N, N is an integer of 2 or more) to create a, 2 × 2 sub-matrix S 1 within the component a, b, c,
    dの値の組み合わせを、前記第1のM×M閾値マトリクス内に含まれる前記複数の2×2サブマトリクスS 1のそれぞれにおいてランダムに決定することによって、前記第1のM×M閾値マトリクスを作成する工程と、 The combination of the values of d, by randomly determined in each of the plurality of 2 × 2 sub-matrix S 1 included in the first M × M threshold in the matrix, the first M × M threshold matrix and the step of creating,
    (b)前記第1のM×M閾値マトリクスを元に、1からNの整数のうち少なくともひとつの整数をnとしたとき、サブマトリクスS nのそれぞれにおいて、係数E (B) based on the first M × M threshold matrix, when at least one integer among integers from 1 N is n, in each sub-matrix S n, coefficient E
    (0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程と、を備えることを特徴とする閾値マトリクスの作成方法。 (0) n-1, by placing a different position for each of the color components, the method of creating a threshold matrix, characterized in that it comprises the steps of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components . 【数1】 [Number 1]
  2. 【請求項2】 請求項1記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 前記工程(b)は、前記整数nを1としたときのサブマトリクスS 1のそれぞれにおいて、E(0) 0を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である閾値マトリクスの作成方法。 2. A method of creating a threshold matrix of claim 1 wherein step (b), in each sub-matrix S 1 when the 1 the integer n, the E (0) 0, by placing different positions for each of the color components, the threshold matrix generation method is a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.
  3. 【請求項3】 請求項1記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 前記工程(b)は、前記整数nをNとしたときのサブマトリクスS Nのそれぞれにおいて、E(0) N-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である閾値マトリクスの作成方法。 3. A method of making a threshold matrix of claim 1 wherein step (b), in each sub-matrix S N when the integer n was N, E (0) N- 1 and by placing a different position for each of the color components, the threshold matrix generation method is a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.
  4. 【請求項4】 請求項1記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 前記工程(b)は、前記整数nを1およびNとしたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E(0) n-1 4. A method of making a threshold matrix of claim 1 wherein step (b), in each sub-matrix S n at the time of the integer n is 1 and N, E (0) n -1
    を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である閾値マトリクスの作成方法。 And by placing a different position for each of the color components, the threshold matrix generation method is a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.
  5. 【請求項5】 請求項4記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 前記工程(b)は、整数nを1からNのすべての整数としたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E 5. A method of making a threshold matrix according to claim 4, wherein step (b), in each sub-matrix S n at the time of an integer n from 1 and all integers N, E
    (0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である閾値マトリクスの作成方法。 (0) n-1, by placing a different position for each of the color components, the threshold matrix generation method is a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.
  6. 【請求項6】 請求項1記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 前記工程(b)は、整数nを2からNのすべての整数としたときのサブマトリクスS nのそれぞれにおいて、E 6. A method of creating a threshold matrix of claim 1 wherein step (b), in each sub-matrix S n of when the integer n from 2 and all integers N, E
    (0) n-1を、各色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程である閾値マトリクスの作成方法。 (0) n-1, by placing a different position for each of the color components, the threshold matrix generation method is a step of creating a plurality of threshold matrices for the plurality of color components.
  7. 【請求項7】 請求項1ないし6のいずれかに記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 工程(b)は、 少なくとも前記サブマトリクスS nのそれぞれにおいて、係数E(0) n-1 ,E(1) n-1 ,E(2) n-1 7. The threshold matrix generation method according to any one of claims 1 to 6, step (b), in each of at least the sub-matrix S n, coefficient E (0) n-1, E (1) n-1, E (2) n-1,
    E(3) n-1のそれぞれを、色成分毎に異なる位置に配置することによって、前記複数の色成分のための複数の閾値マトリクスを作成する工程、を含む閾値マトリクスの作成方法。 E (3) each of n-1, by placing a different position for each color component, a threshold matrix method created including step, the to create multiple threshold matrix for the plurality of color components.
  8. 【請求項8】 請求項7記載の閾値マトリクスの作成方法であって、 工程(b)は、さらに、 各サブマトリクスS n内の係数E(0) n-1 ,E(1) 8. A method of creating a threshold matrix according to claim 7 wherein the step (b) further coefficients in each sub-matrix S n E (0) n- 1, E (1)
    n-1 ,E(2) n-1 ,E(3) n-1の組み合わせを、係数E(0) n-1 ,E(1) n-1が互いに対角に配置されるとともに、係数E(2) n-1 ,E(3) n-1も互いに対角に配置される8通りの組み合わせの中から選択する工程を含む、閾値マトリクスの作成方法。 The n-1, E (2) n-1, E (3) a combination of n-1, the coefficient E (0) n-1, E (1) with n-1 are arranged diagonally to each other, the coefficient E (2) n-1, E (3) n-1 including the step of selecting from among eight combinations which are arranged diagonally to each other, the threshold matrix generation method.
  9. 【請求項9】 多階調のカラー画像データを2値化する方法であって、(a)請求項1ないし8のいずれかに記載の各色成分のための閾値マトリクスを記憶する第1のメモリを準備する工程と、(b)前記第1のメモリに記憶された閾値マトリクス内の閾値を各色成分毎に読出して、前記カラー画像データの各色成分と比較することによって、前記カラー画像データを各色成分毎に2値化する工程と、を備えることを特徴とする画像の2値化方法。 9. A method for binarizing the color image data of multi-gradation, a first memory for storing a threshold matrix for each color component according to any one of (a) claims 1 to 8 preparing a, (b) said first threshold value in the threshold in the matrix stored in the memory is read for each color component, the color image by comparing each color component data, said color image data of each color binarizing method of an image, characterized in that it comprises the steps of binarizing each component.
  10. 【請求項10】 多階調のカラー画像データを2値化する方法であって、(a)数式2によって表わされるマトリクスTM MxMをM×M閾値マトリクス(Mは2 Nの整数、Nは2以上の整数)として作成する際に、少なくともn=1で与えられる2×2サブマトリクスS 1内の成分a,b,c,dの値の組み合わせを、前記M×M閾値マトリクス内に含まれる複数の2×2サブマトリクスS 10. A method for binarizing the color image data of multi-gradation, (a) a matrix TM MxM the M × M threshold matrix represented by Equation 2 (M is the 2 N integers, N is the 2 when creating a more integer), contains at least n = 1 a component of a 2 × 2 sub-matrix S 1 given a, b, c, a combination of the values of d, the M × M threshold in the matrix multiple of 2 × 2 sub-matrix S
    1のそれぞれにおいてランダムに決定することによって、前記M×M閾値マトリクスを作成する工程と、 By randomly determined at one of each of the steps of generating the M × M threshold matrix,
    (b)2値化の対象となる色成分に応じた異なる被演算値を生成する工程と、(c)前記M×M閾値マトリクスから読み出された閾値と前記被演算値とに対して所定の演算を行なうことによって閾値を修正する工程と、 (B) generating a different operand values ​​corresponding to the color component to be binarized object, (c) predetermined with respect to the M × M threshold read from the threshold matrix and said operand value a step of modifying the threshold value by performing calculation,
    (d)修正された閾値と、前記カラー画像データの2値化の対象となる色成分とを比較することによって、前記カラー画像データを各色成分毎に2値化する工程と、を備えることを特徴とするカラー画像の2値化方法。 And (d) modified threshold, by comparing the color component to be binarized object of the color image data, a step of binarizing the color image data for each color component, in that it comprises binarizing method of a color image, characterized. 【数2】 [Number 2]
  11. 【請求項11】 請求項10記載のカラー画像の2値化方法であって、 工程(c)は、閾値と被演算値との間で加算または減算を行なう工程、を含むカラー画像の2値化方法。 11. A binarizing method of a color image according to claim 10, step (c) is a binary color image including a step, performing addition or subtraction between the threshold and the calculation value method of.
  12. 【請求項12】 請求項11記載のカラー画像の2値化方法であって、 工程(d)は、さらに、 閾値の所定の一対のビットに生じる桁上りと桁下りを無視する工程、を含むカラー画像の2値化方法。 12. A binarizing method of a color image according to claim 11, step (d) further comprises the step of ignoring the carry and carry-down that occurs at a predetermined pair of bit threshold, the binary method of the color image.
  13. 【請求項13】 請求項10記載の画像の2値化方法であって、 M×M閾値マトリクスは0〜(M 2 −2)(ここでMは2 Nの整数,Nは2以上の整数)の範囲の閾値を含む閾値マトリクスであり、 工程(d)は、前記閾値と被演算値とを加算して、2N 13. A binarizing method of an image according to claim 10, the M × M threshold matrix 0 to (M 2 -2) (integer where M is 2 N, N is an integer of 2 or more ) is a threshold matrix including threshold range, step (d), by adding the said threshold value and the operation value, 2N
    ビットの2進数で表わされた加算結果に桁上げが生じない閾値に関しては1を減算する工程、を含む画像の2値化方法。 Binarizing method of an image comprising the step, for subtracting 1 for threshold that does not cause a carry to the addition results represented in the binary bits.
  14. 【請求項14】 請求項10記載の画像の2値化方法であって、 工程(d)は、被演算値と閾値の互いに対応する各ビットの論理演算を行なうことによって、前記閾値の各ビットを前記被演算値の各ビットのレベルに応じて反転する工程、を含む画像の2値化方法。 14. A binarizing method of an image according to claim 10, step (d), by performing a logical operation of each bit corresponding to each other of the operand value and the threshold value, each bit of the threshold binarizing method of an image comprising the step, which reverses in accordance with the level of each bit of the operand value.
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