JP3344115B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は画像処理装置に関し、
特に誤差拡散２値化方式を用いた画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理装置の階調性と解像度を
両立させる２値化方式として誤差拡散２値化法がある。
誤差拡散２値化法においては、誤差補正された多値画素
をたとえば、しきい値１２８で２値化し、そのときに発
生した２値化誤差を他の画素へ伝搬することで面積階調
保存を行なう。従来の誤差拡散法における疑似階調表現
について以下に説明する。

【０００３】図６は従来の画像処理装置における誤差算
出部を示す図である。図６を参照して、従来の誤差算出
部３０は、多値（たとえば２５６階調）画像データＦ
（ｘ，ｙ）を誤差データＥ（ｘ，ｙ）で補正した誤差補
正データｆ（ｘ，ｙ）を出力する誤差補正部１１と、誤
差補正データｆ（ｘ，ｙ）を所定の２値化しきい値（た
とえば１２８）で２値化する２値化部１２と、２値デー
タと誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）との差を算出する２値
誤差算出部１３と、算出された２値誤差ｅ（ｘ，ｙ）を
ファーストインファーストアウトの形式でストアする誤
差格納ラインメモリ１４と、２値化された誤差データｅ
（ｘ，ｙ）を他の画素へ拡散させるための誤差データＥ
（ｘ，ｙ）を算出する周辺誤差重み付けフィルタ１５と
を含む。

【０００４】次に動作について説明する。入力された多
値画像データＦ（ｘ，ｙ）が誤差補正部１１により誤差
補正され、誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）が出力される。
次いで誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）は２値化部１２で固
定しきい値１２８を用いて２値化され、２値誤差算出部
１３で２値化された誤差ｅ（ｘ，ｙ）を算出する。この
ときの２値出力ｂ（ｘ，ｙ）と２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）
は次のようになる。

【０００５】ｉ）誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）＞２値化
しきい値Ｔｈ（１２８）のとき ２値化出力ｂ＝１（黒を表わす） ２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）−２５５ ｉｉ）その他のとき ２値化出力ｂ＝０（白を表わす） ２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）−０ 図７は２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）を表わす図である。誤差
補正データｆ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｔｈ＝１２８よりも
高いときは（図７中でｆ１で表わす）、２値化部誤差ｅ
（ｘ，ｙ）は図７中ｅ１（ｘ，ｙ）で示すようにマイナ
スの誤差で表される。一方、誤差補正データｆ（ｘ，
ｙ）が２値化しきい値Ｔｈ＝１２８よりも小さいときは
（図７中ｆ２で示す）、２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）は図中
ｅ２（ｘ，ｙ）で表わすようにプラスの誤差で表され
る。

【０００６】２値化誤差算出部１３で算出された２値化
誤差ｅ（ｘ，ｙ）は誤差格納ラインメモリ１４によって
２ライン分記憶され（誤差データ６ビット＋符号１ビッ
ト）、周辺誤差重み付けフィルタ１５により他の画素へ
拡散させるための誤差データＥ（ｘ，ｙ）を算出され
る。周辺誤差重み付けフィルタ１５に用いられる重み付
け係数ｋ（ｉ，ｊ）は一般に注目画素に近いほど大き
く、その総和は１となるよう設定されている。この誤差
データＥ（ｘ，ｙ）が誤差補正部１１へ送られ誤差が逐
次伝搬する。

【０００７】図８（Ａ）は重み付け係数ｋ（ｉ，ｊ）を
示す図である。この重み付け係数ｋ（ｉ，ｊ）と２値化
誤差ｅ（ｘ，ｙ）が式（１）を用いて演算される。な
お、重み付け係数ｋ（ｉ，ｊ）が図８（Ｂ）に示すよう
な値である場合の誤差データを式（２）に示す。

【０００８】

【数１】

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来の誤差算出部３０
は上記のように構成されていた。従来の誤差拡散方法に
おいては、たとえば手書きの鉛筆原稿のように白下字
（濃度データ値で０／２５５階調）上に原稿濃度（Ｏ
Ｄ）＝０．４（濃度データ値で３２〜６４／２５５階
調）、線幅１２５ミクロン（４００ｄｐｉで数ドット程
度）の低濃度細線がある画像では、誤差の伝搬が間に合
わないために細線部分に途切れが発生する。この問題を
以下に説明する。

【００１０】図９は誤差補正部１１へ入力される多値の
画像データをＦ（ｘ，ｙ）（Ａ）と誤差データＥ（ｘ，
ｙ）（Ｂ）とを示す図である。図９（Ａ），図９（Ｂ）
を参照して、画像データＦ（ｘ，ｙ）が白下字（濃度デ
ータ値で０）から低濃度細線（濃度データ値で３２）に
急速に切換わる場合では、注目画素の画像データのＦ
（ｘ，ｙ）が３２であるのに対して注目画素の１つ前の
画素Ｆ（ｘ，ｙ）までが白下字で（濃度データ値で０）
であったから、注目画素の画像データＦ（ｘ，ｙ）を基
準に補正されるべきＥ（ｘ，ｙ）は０となっている。し
たがって、低濃度細線領域Ｆ（ｘ，ｙ）を疑似階調表現
するための誤差の伝搬は誤差データＥ（ｘ＋１，ｙ）を
起点（端）として開始される。ところが低濃度細線Ｆ
（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）は＋３２と小さ
く、２値化しきい値Ｔｈ１２８に達してクロドットが記
録されるまでｘ，ｙ軸方向ともに数ドットの伝搬距離を
必要とする。

【００１１】すなわち、白下字から低濃度細線に急速に
切換わった場合の誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）は次の式
で表される。

【００１２】ｆ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，ｙ）＋Ｅ（ｘ，
ｙ）＝３２＋０＝３２ したがって、低濃度細線領域の幅が数ドットしかない場
合はこの誤差の伝搬が黒ドットを記録するのに間に合わ
ないために細線の途切れが発生する。図１０は従来の画
像処理装置における各サイズごとの文字のプリントのサ
ンプルである。ここでたとえばサイズ１０．５のサンプ
ルを参照して、横ライン方向の細線の左端部分が欠落し
ているのがわかる。

【００１３】以上のように従来の誤差算出部３０を採用
した画像処理装置においては、低濃度細線領域の幅が数
ドットしかない場合は細線部分に途切れが発生するとい
う問題があった。

【００１４】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、画像処理装置において低濃度細
線の再現性を高めることを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】この発明にかかる、入力
されるＭ値画像データを画素毎に誤差拡散法によりＮ値
化する画像処理装置は、Ｍ値画像データをＮ値化する際
の誤差データを算出する手段と、Ｎ値化された複数の画
素の平均値を算出する手段と、Ｍ値画像データと算出さ
れた複数画素の平均値の差からＮ値化平均誤差データを
算出する手段と、誤差データとＮ値化平均誤差データに
基づいて入力Ｍ値画像データを補正する手段とを含む。

【００１６】

【作用】Ｍ値画像データをＮ値化する際の誤差データと
Ｎ値化平均誤差データに基づいて入力されたＭ値画像デ
ータを補正する。Ｎ値化誤差データに基づく誤差拡散が
十分でないときは、Ｎ値化平均誤差データを用いて誤差
拡散が行なわれる。したがって、下地上に２値化しきい
値よりも十分小さな値の細線が存在し、誤差データに基
づく誤差拡散が十分でないときは、Ｎ値化平均誤差デー
タも用いて誤差の拡散が行なわれる。

【００１７】

【実施例】

（１） 第１実施例 以下この発明の実施例を図面を参照して説明する。

【００１８】図１はこの発明にかかる画像処理装置に組
込まれた誤差算出部１０の構成を示すブロック図であ
り、従来の誤差算出部３０に対応する。図１を参照して
この発明者にかかる誤差算出部１０は従来の誤差算出部
３０に対して、２値出力ｂ（ｘ，ｙ）を入力してその２
値画像データを２ライン分ストアするためのファースト
インファーストアウト形式の２値画像ラインメモリ１６
と、２値画像ラインメモリ１６からの２値画像データｂ
（ｘ，ｙ）を受けてそれに対して２値化平均値ｍ（ｘ，
ｙ）を出力するための２値化平均算出フィルタ１７と、
２値化平均値ｍ（ｘ，ｙ）を受けてそれと入力された多
値画像データＦ（ｘ，ｙ）とから２値化平均誤差Ｍ
（ｘ，ｙ）を算出する平均算出部１８とが追加され、２
値化平均誤差Ｍ（ｘ，ｙ）が誤差補正部１１に入力され
る。

【００１９】次に動作について説明する。入力された多
値（２５６階調）の画像データＦ（ｘ，ｙ）に対して誤
差補正部１１により、誤差補正された誤差補正データｆ
（ｘ，ｙ）が算出され、２値化部１２により固定２値化
しきい値Ｔｈ＝１２８で２値化する。２値誤差算出部１
３は２値化された誤差ｅ（ｘ，ｙ）を算出する。２値化
誤差ｅ（ｘ，ｙ）は誤差格納ラインメモリ１４により２
ライン分記憶され、周辺誤差重み付けフィルタ１５を用
いて２値化誤差ｅ（ｘ，ｙ）を他の画素へ拡散させるた
めのＥ（ｘ，ｙ）を算出する。ここまでの処理は図６に
示した従来の誤差算出部３０で行なわれた誤差拡散２値
化法と同じである。

【００２０】この発明にかかる画像処理装置の誤差算出
部１０においては、２値化画像データｂ（ｘ，ｙ）が２
ライン分２値画像ラインメモリ１６に記憶され、２値化
平均算出フィルタ１７により平均値ｍ（ｘ，ｙ）が算出
される。この重み付け係数ｒ（ｉ，ｊ）は注目画素に近
いほど大きく、その総和は１である。この重み付け係数
ｒ（ｉ，ｊ）を図２に示す。また、重み付け係数ｒ
（ｉ，ｊ）によって算出される２値化平均値の計算式を
式（３）に示す。

【００２１】

【数２】

【００２２】このようにして計算された２値化平均値ｍ
（ｘ，ｙ）は平均誤差算出部１８に入力され、そこで注
目画素Ｆ（ｘ，ｙ）と２値化平均値ｍ（ｘ，ｙ）との２
値化平均誤差Ｍ（ｘ，ｙ）が以下の式（４）で算出され
る。

【００２３】 Ｍ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，ｙ）−ｍ（ｘ，ｙ） …（４） 以上により算出された誤差データＥ（ｘ，ｙ）と２値平
均誤差Ｍ（ｘ，ｙ）の総和が誤差補正データとして拡散
される。

【００２４】次に２値画像ラインメモリ１６〜平均誤差
算出部１８による低濃度細線途切れの改善効果について
説明する。図３（Ａ）は入力される多値の画像データＦ
（ｘ，ｙ）を示す図であり、図３（Ｂ）は２値化誤差ｅ
（ｘ，ｙ）を示す図であり、図３（Ｃ）は２値化データ
ｂ（ｘ，ｙ）の内容を示す図である。図３（Ａ）〜
（Ｃ）を参照して、入力される画像データＦ（ｘ，ｙ）
が白下字（濃度データ値で０）から低濃度細線（濃度デ
ータ値で３２）に切換わる場合、従来の技術で述べたよ
うに誤差データＥ（ｘ，ｙ）は０である。ここで注目画
素Ｆ（ｘ，ｙ）のデータが３２であるのに対して２値化
平均値ｍ（ｘ，ｙ）は０であるので２値化平均誤差Ｍ
（ｘ，ｙ）としては下記の式により３２が発生する。

【００２５】 ２値化平均誤差Ｍ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，ｙ）−ｍ（ｘ，ｙ）＝３２ …（５） これにより、誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）は以下の式
（６），（７）により黒側に補正され、低濃度再生の途
切れが防止される。

【００２６】 誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，ｙ）＋Ｅ（ｘ，ｙ）＋Ｍ（ｘ，ｙ） ＝３２＋０＋３２ ＝６４ …（６） ２値化誤差ｅ（ｘ＋１，ｙ）＝６４−０＝６４ …（７） このようにして改善されたプリントアウトの例を図４に
示す。図４のサイズ１０．５を参照して、横ラインの途
切れが防止されているのが確認できる。

【００２７】（２）第２実施例 次にこの発明の第２次指令について説明する。第２実施
例においては、第１実施例における２値化平均誤差拡散
法に対して３値化平均誤差拡散法による疑似階調表現に
ついて説明する。

【００２８】図５は第２実施例にかかる誤差算出部２０
の全体構成を示す図であり、第１実施例における図１に
対応する。図５を参照して、第２実施例にかかる誤差算
出部２０の基本構成は第１実施例に示した誤差算出部１
０と基本的には同様である。第１実施例の場合と２値化
が３値化に変わっている部分すなわち、３値化部２２、
３値化誤差算出部２３、３値化画像ラインメモリ２６お
よび３値化平均算出フィルタ２７の部分だけが変更され
ているだけで他の部分については第１の実施例と同様で
ある。

【００２９】次に動作について説明する。入力された多
値（２５６階調）画像データＦ（ｘ，ｙ）に対して誤差
補正部１１により誤差補正された誤差補正データｆ
（ｘ，ｙ）は３値化部２２により固定しきい値（Ｔｈ＝
６４およびＴｈ２＝１９２）で３値（０，１２８，２５
５）化する。３値化誤差算出部２３は３値化された誤差
ｅ（ｘ，ｙ）を以下の式により算出する。

【００３０】（ｉ） 誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）＜Ｔ
ｈ１（６４）のとき ３値化画像データｃ＝０，３値化誤差ｅ３（ｘ，ｙ）＝
ｆ（ｘ，ｙ）−０ （ｉｉ） しきい値Ｔｈ２（１９２）＞ｆ（ｘ，ｙ）≧
しきい値Ｔｈ１（６４）のとき ２値化画像データｂ＝１２８，３値化誤差ｅ３（ｘ，
ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）−１２８ （ｉｉｉ） 誤差補正データｆ（ｘ，ｙ）≧しきい値Ｔ
ｈ２（１９２）のとき ３値画像データｃ＝２５５，３値化誤差ｅ３（ｘ，ｙ）
＝ｆ（ｘ，ｙ）−２５５ 上記のようにして演算された３値化誤差ｅ３（ｘ，ｙ）
は２ライン分誤差格納ラインメモリ１４に記憶され、次
いで周辺誤差重み付けフィルタ１５を用いて３値化誤差
ｅ３を他の画像へ拡散させるための誤差データＥ３
（ｘ，ｙ）を算出する。この重み付け係数ｋ（ｉ，ｊ）
は第１の実施例の場合と同じである。

【００３１】ここまでは従来の誤差拡散３値化法と同じ
である。この発明の第２実施例においては、さらに、３
値化画像データｃ（ｘ，ｙ）が３値画像ラインメモリ２
６により２ライン分記憶され、３値化平均算出フィルタ
２７により平均値ｍ３（ｘ，ｙ）が算出される。この重
み付け係数ｒ（ｉ，ｊ）は第１の実施例の場合と同じで
ある。

【００３２】次に、平均誤差算出部１８により注目画素
Ｆ（ｘ，ｙ）と３値化平均値ｍ３（ｘ，ｙ）との３値化
平均誤差Ｍ３（ｘ，ｙ）が次の式で算出される。

【００３３】３値化平均誤差Ｍ３（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，
ｙ）−ｍ３（ｘ，ｙ） 以上により算出された誤差データＥ３（ｘ，ｙ）と３値
化平均誤差Ｍ（ｘ，ｙ）の総和が誤差補正データとして
拡散される。

【００３４】この場合にも第１実施例と同様に、誤差補
正データｆ（ｘ，ｙ）は黒側に補正され、低濃度細線の
途切れが防止される。

【００３５】上記実施例においては、２５６値の入力画
像データＦ（ｘ，ｙ）を２値または３値化した場合の実
施例について説明した。この場合データメモリは１ワー
ド１ビットである。これに対し、２５６値で表された入
力画像データを４値化、８値化、Ｎ値化行なってもよい
ことはいうまでもない。この場合はしきい値は（Ｎ−
１）項設けられ、Ｎ値化データメモリは１ワード当りＮ
ビットとなる。したがって、入力される画像データの多
値の値Ｍおよび出力されるＮ値化データのＮは自由に設
定できる。

【００３６】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、Ｍ値画
像データをＮ値化する際の誤差データとＮ値化平均誤差
データに基づいて入力Ｍ値画像データを補正する。Ｎ値
化誤差データに基づく誤差拡散が十分でないときは、Ｎ
値化平均誤差データを用いて誤差拡散が行なわれる。し
たがって、下地上にＮ値化しきい値よりも十分小さな値
の細線が存在し、誤差データに基づく誤差拡散が十分で
ないときは、Ｎ値化平均誤差データも用いて誤差の拡散
が行なわれる。

【００３７】その結果、画像処理装置において低濃度細
線の再現性を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例にかかる誤差算出部のブ
ロック図である。

【図２】２値化平均算出フィルタの重み付け係数を示す
図である。

【図３】第１実施例における各データの値を示す図であ
る。

【図４】この発明の効果を説明するための図である。

【図５】第２実施例にかかる誤差算出部を示すブロック
図である。

【図６】従来の誤差算出部の構成を示すブロック図であ
る。

【図７】２値化誤差を表わす図である。

【図８】周辺画素重み付けフィルタの重み付け係数を示
す図である。

【図９】従来の誤差算出部に入力される入力多値データ
および誤差データを示す図である。

【図１０】従来の画像処理装置における問題点を説明す
るための図である。

【符号の説明】

１０ 誤差算出部 １１ 誤差補正部 １２ ２値化部 １３ ２値化誤差算出部 １４ 誤差格納ラインメモリ １５ 周辺誤差重み付けフィルタ １６ ２値画像ラインメモリ １７ ２値化平均算出フィルタ ２０ 誤差算出部 ２２ ３値化部 ２３ ３値化誤差算出部 ２６ ３値画像ラインメモリ ２７ ３値化平均算出フィルタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−147480（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−210959（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−285770（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−109871（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−131173（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−210963（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/405 G06T 5/00 200

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力されるＭ値画像データを画素毎に誤
   差拡散法によりＮ値化する画像処理装置であって、 前記Ｍ値画像データを前記Ｎ値化する際の誤差データを
   算出する手段と、 前記Ｎ値化された複数の画素の平均値を算出する手段
   と、 前記Ｍ値画像データと前記算出された複数画素の平均値
   の差からＮ値化平均誤差データを算出する手段と、 前記誤差データと前記Ｎ値化平均誤差データに基づいて
   前記入力されるＭ値画像データを補正する手段とを含
   む、画像処理装置。