JP3780664B2 - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は複写機、ファクシミリ装置、プリンタ等の画像処理を行う画像処理装置および画像処理方法に係わり、特に文字や写真を含む画像を誤差拡散処理法で処理するようにした画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば静電写真方式を採用して普通紙を使用した複写機等の画像処理装置では、トナー粒子を用紙に付着させるための静電パターンを設定することで画像の記録を行うようになっている。また、ある種のディスプレイでは、画像表示用のそれぞれのエレメントを発光させるか消光させることによって全体として画像の表示を行うようになっている。このような画像処理装置では、微視的に見れば画像の単位となる表示は２値またはわずかな段階の多値で行われることになり、微妙な中間調を表現することはできない。
【０００３】
そこで、このような画像処理装置でも中間調の再現を行うようにする方法が案出されている。その１つが誤差拡散処理法である。誤差拡散処理法では、例えば２値化する入力画素の濃度の値とプリントアウトあるいはディスプレイで表示する画素の濃度の値の差を誤差として、２値化した画素の周辺の画素に重み付けをした後に加算し、加算値を入力画像の値としてあらかじめ定められたしきい値で２値化する方法である。すなわち、表示した濃度によって生じた濃度の誤差分を将来の表示のための画素の濃度にフィードバックさせて、周辺の画像までも含めた状態で所望の濃度を実現するようにした方法である。
【０００４】
図８は、従来使用された画像処理部の構成を表わしたものである。この画像処理部の前処理回路１１には図示しない画像情報源から８ビット構成（２５６階調）の多値画像データ１２が入力される。前処理回路１１は、この多値画像データ１２を後段の回路に送る前に、シェーディング補正等の所定の前処理を施す。前処理回路１１から出力される多値画像データ１３は、ディジタルフィルタ回路１４に供給される。ディジタルフィルタ回路１４はラインメモリ１５を接続しており、文字の部分のエッジを強調したり、網点画像の部分では画像の平滑化を実現するように、所定の空間周波数特性を有するディジタルフィルタ処理を実行する。ラインメモリ１５は、この処理を行なう際の処理の対象となる注目画素に対する周辺画素の画像データを一時的に記憶するために使用される。
【０００５】
ディジタルフィルタ処理の終了した多値画像データ１６は、濃度変換処理回路１７に送られる。濃度変換処理回路１７はこの画像処理部を備えた複写機等の画像処理装置に用いられている記録部の記録特性に応じた濃度補正を行なう。このような濃度補正は、例えば予め用意された濃度補正用変換テーブルを用いて行なうことになる。濃度変換処理の終了した多値画像データ１８は誤差拡散処理回路１９に送られる。誤差拡散処理回路１９は同様にラインメモリ２１を接続しており、出力する２値画像データ２２で表わされる濃度と入力された多値画像データ１８の濃度の違いを誤差として演算する。そして、この結果を補正するための処理を行なう。このようにして、本来２段階の階調しか表現することのできない２値画像データ２２を使用して疑似中間調処理を実現するようにしている。
【０００６】
図９は、図８に示した画像処理部におけるディジタル処理部のディジタル処理用マトリックスの構成の一例を表わしたものである。この例のディジタル処理用マトリックス３１は、３×３の構成となっており、注目画素を"Ｙ"で表わし、
現ラインをＬラインとする。また、Ｌライン、Ｌ−１ライン、Ｌ−２ラインの３ラインの３×３の画素についてこの図に示したようにＤ１からＤ８の画像データが配置されているものとする。
【０００７】
図１０は、このようなディジタル処理用マトリックスを用いた場合のディジタル処理部の構成の一例を表わしたものである。現ラインの多値画像データ１３L は、ディジタル処理用マトリックス３１に入力され、１ライン前の多値画像データ１３L-1 は、１ライン分の第１のラインメモリ１５1 から出力されて、ちょうど１ライン遅延した状況でディジタル処理用マトリックス３１に入力される。また、この第１のラインメモリ１５1 から出力された多値画像データ１３L-1 は途中で分岐して１ライン分の第２のラインメモリ１５2 に入力されて更に１ライン分遅延され、２ライン前の多値画像データ１３L-2 としてディジタル処理用マトリックス３１に入力される。
【０００８】
ディジタル処理用マトリックス３１は、この図１０に示したようにそれらの画像データの位置に対応して“ａ”から“ｄ”までのフィルタ係数を設定されている。そして、注目画素“Ｙ”の多値画像データ１６の濃度を次の（１）式のように演算することで、フィルタ処理を実現している。

Figure 0003780664
ここでフィルタ係数ａ〜ｄは、その多値画像データをどのように処理するかによって異なってくる。
【０００９】
図１１はこれに対して誤差拡散処理用フィルタの構成の一例を表わしたものである。この例の誤差拡散処理用フィルタ４１は、３ライン分の構成となっており、注目画素を“Ｘ”で表わし、現ラインをＬラインとする。また、Ｌライン、Ｌ−１ライン、Ｌ−２ラインの３ラインの１２の画素についてこの図に示したようにＥ1 からＥ12までの画像データが配置されているものとする。
【００１０】
図１２は、この誤差拡散処理用フィルタを用いた従来の誤差拡散処理回路の構成を具体的に表わしたものである。誤差拡散処理回路１９は、現ラインの多値画像データ１８を入力する加算回路４２と、この加算回路４２の出力する多値画像データ４３を所定のしきい値で２値化する２値化回路４４を備えている。２値化回路４４から２値画像データ２２が出力されるがこれは２値化誤差算出回路４５にも入力される。
【００１１】
２値化誤差算出回路４５には多値画像データ４３も入力されるようになっており、両者の差が現ライン（Ｌライン）の誤差データ４６L として算出される。誤差データ４６L は、現ラインの誤差として誤差拡散処理用フィルタ４１に入力される他、第１のラインメモリ２１1 に入力されて（Ｌ−１）ライン目の誤差データ４６L-1 として誤差拡散処理用フィルタ４１に入力される。また、この（Ｌ−１）ライン目の誤差データ４６L-1 は、第２のラインメモリ２１2 に入力されて（Ｌ−２）ライン目の誤差データ４６L-2 として誤差拡散処理用フィルタ４１に入力される。誤差拡散処理用フィルタ４１に示した各符号ａ〜ｄは、誤差係数である。また、米印※は注目画素を示している。
【００１２】
誤差拡散処理用フィルタ４１は、次の（２）式に示す演算結果４８を加算回路４２に出力する。これにより補正のための多値画像データ４３が得られることになる。なお、多値画像データ４３が“０”から“２５５”の範囲を越えるような場合には、図示しないリミッタ回路がその値を“０”から“２５５”の範囲に制限する。
Figure 0003780664
ただし、“Ｘ′”は演算結果４８として得られる値である。
【００１３】
図１３は、特開平５−１５３３７８号公報で提案された画像処理装置の要部を表わしたものである。この公報に記載の技術では、文字と写真が混在した画像を２値化する際に、これらの領域を分けなくても文字部と写真部の双方を良好に再現するようにしている。すなわち、画像信号５１は濃度変換回路５２に入力され、ここで白黒のコントラストを強調するような濃度変換が行われる。変換後の画像信号５３は加算回路５４に入力され加重和計算回路５５の計算結果５６と加算される。加算結果５７は２値化回路５８に入力されて所定のしきい値５９と比較されて２値化される。
【００１４】
このようにして得られた２値画像データ６１は誤差計算回路６２に入力され、多値データとしての加算結果５７との誤差が計算される。誤差データ６３は誤差メモリ６４に入力された後、誤差メモリ出力６５として加重和計算回路５５に出力され加算回路５６で加算されるべきデータ（計算結果５６）の計算が行われることになる。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
以上説明した従来の技術のうち、図８に示した誤差拡散処理回路を備えた画像処理装置では、文字や写真を良好に再現するためにディジタルフィルタ回路１４およびこれに接続されたラインメモリ１５の回路ブロックと、誤差拡散処理回路１９およびこれに接続されたラインメモリ２１の回路ブロックとが必要であり、それぞれのブロックでマトリックスあるいはフィルタの構成に応じたメモリ容量が必要とされ、全体としてのメモリ容量が増大するという問題があった。
【００１６】
そこで、図１３に示した技術が提案されることになったが、この技術では文字と写真の双方を再現するために、濃度変換回路５２が白黒のコントラストを強調するような濃度変換を行うようになっている。これは、誤差拡散処理のみを行うと、写真部分の再現は良好となるが、濃度の誤差が拡散される結果として文字や線図（以下本明細書では単に文字という。）のエッジ部分の再現性が劣化するためである。しかしながら、この高コントラスト化によって、処理の対象となる画像信号５１は、濃度が薄い部分はより薄く（白く）なり、濃度の濃い部分はより濃く（黒く）濃度変換されてしまうことになる。このために写真のような中間調の部分で本来の濃度が再現されなくなるという問題が発生する。また、網点処理を行った画像のように白黒の強調に適さない画像はその品位が著しく劣化するという問題があった。
【００１７】
そこで本発明の目的は、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とする画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【００１８】
本発明の他の目的は、文字と写真および網点で形成された画像のいずれをも良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とする画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、（ロ）この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、（ハ）この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、（ニ）この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、（ホ）誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、（へ）この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタとを画像処理装置に具備させる。
【００２０】
すなわち請求項１記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理装置で、誤差計算手段によって計算された誤差計算結果自体を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにして、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とするようにしている。
【００２１】
請求項２記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、（ロ）この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、（ハ）この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、（ニ）この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、（ホ）誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、（へ）この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、（ト）２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別手段と、（チ）この判別手段の判別結果に応じてディジタルフィルタのフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更手段とを画像処理装置に具備させる。
【００２２】
すなわち請求項２記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理装置で、誤差計算手段によって計算された誤差計算結果自体を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにすると共に、２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別手段で判別し、ディジタルフィルタのフィルタ係数をこれに応じて変更することで、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とするようにしている。
【００２３】
請求項３記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、（ロ）この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、（ハ）この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、（ニ）この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、（ホ）誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、（へ）この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、（ト）誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力してこれを基に２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別手段と、（チ）この判別手段が文字の領域であると判別したときディジタルフィルタをハイパスフィルタ特性に設定し、これ以外の判別が行われたときディジタルフィルタをローパスフィルタ特性に設定するようにフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更手段とを画像処理装置に具備させる。
【００２４】
すなわち請求項３記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理装置で、誤差計算手段によって計算された誤差計算結果自体を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにすると共に、２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して判別することにし、かつディジタルフィルタのフィルタ係数を文字の領域についてのみハイパスフィルタ特性にすることで、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とするようにしている。
【００２５】
請求項４記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、（ロ）この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、（ハ）この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、（ニ）この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、（ホ）誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、（へ）この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、（ト）２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかあるいは網点の領域に属するかを判別する判別手段と、（チ）この判別手段の判別結果に応じてディジタルフィルタのフィルタ係数をそれぞれ変更するフィルタ係数変更手段とを画像処理装置に具備させる。
【００２６】
すなわち請求項４記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理装置で、誤差計算手段によって計算された誤差計算結果自体を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにすると共に、２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するか、あるいは網点の領域に属するかを判別することにし、２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別手段で判別し、ディジタルフィルタのフィルタ係数をこれに応じて変更することで、文字と写真および一見、線図あるいは文字に近いものの中間調の再現を行うための網点の領域のそれぞれを良好に再現でき、しかも比較的少ないメモリ容量でそのような誤差拡散処理を行いうるようにしている。
請求項８記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化ステップと、（ロ）この２値化ステップによる２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算ステップと、（ハ）この誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出ステップと、（ニ）この誤差補正データ算出ステップで算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算ステップと、（ホ）誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を用いて２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元ステップと、（へ）この多値画像データ復元ステップによって復元された多値画像データと２値化ステップで２値化する多値画像データをディジタルフィルタを構成する所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップとを画像処理方法に具備させる。
すなわち請求項８記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理方法で、誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果自体を用いて２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにして、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とするようにしている。
請求項９記載の発明では、（イ）画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化ステップと、（ロ）この２値化ステップによる２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算ステップと、（ハ）この誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出ステップと、（ニ）この誤差補正データ算出ステップで算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算ステップと、（ホ）誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を用いて２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元ステップと、（へ）この多値画像データ復元ステップによって復元された多値画像データと２値化ステップで２値化する多値画像データをディジタルフィルタを構成する所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、（ト）２値化ステップで２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別ステップと、（チ）この判別ステップの判別結果に応じてディジタルフィルタのフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更ステップとを画像処理方法に具備させる。
すなわち請求項９記載の発明では、多値画像データを誤差拡散処理方式で２値化データに階調変換を行うような画像処理方法で、誤差計算ステップによって計算された誤差計算 結果自体を用いて２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元し、２値化処理の前処理として行うフィルタ処理のためのディジタルフィルタの各構成要素にこの復元された多値画像データと２値化の対象となる多値画像データを使用することにすると共に、２値化ステップで２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別ステップで判別し、ディジタルフィルタのフィルタ係数をこれに応じて変更することで、文字と写真の双方を良好に再現ししかも比較的少ないメモリ容量で誤差拡散処理によるそのような処理を可能とするようにしている。
【００２７】
【発明の実施の形態】
【００２８】
【実施例】
以下実施例につき本発明を詳細に説明する。
【００２９】
図１は本発明の一実施例における画像処理装置の概要を表わしたものである。本実施例の画像処理装置１１１は、例えば複写機として実現される装置である。この装置は、図示しないプラテンガラス上の原稿を読み取るイメージセンサ１１２を備えている。イメージセンサ１１２の読み取った画像情報１１３はＡ・Ｄ（アナログ・ディジタル）変換器１１４に送られ、ここで多値画像データ１１５に変換される。本実施例では８ビット（２５６階調）の画像データに変換される。この多値画像データ１１５は、前処理回路１１６に入力される。前処理回路１１６は、この多値画像データ１１５を後段の濃度変換処理回路１１７で濃度変換を行う前の処理としての前処理を行う。例えば、イメージセンサ１１２で原稿を読み取る際の図示しない照度の不均一さやイメージセンサ１１２の個々の読取素子の特性の変動を補償するためのシェーディング補正を行う。装置によっては特定のモードで、画像をディジタル的に拡大したり縮小するような処理を行うこともある。
【００３０】
前処理回路１１６から得られた８ビットの画像データ１１８は、濃度変換処理回路１１７に送られ、ここで濃度変換テーブル（図示せず）を使用した濃度の調整が行われる。濃度変換テーブルには、この画像処理装置の記録部を構成する図示しない記録装置の濃度特性や、同じく図示しない操作パネルからオペレータが入力した濃度指示に従った濃度の変換表が格納されている。濃度変換処理回路１１７から出力される８ビットの画像データ１１９は、誤差拡散およびディジタルフィルタ処理（ＤＦ）回路１２１に入力される。
【００３１】
誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路１２１は、本発明独特の回路であり、ラインメモリ１２２と接続されていて、誤差拡散処理法で２値化処理を実行すると共にディジタルフィルタで所望の濃度特性を実現する。このようにして得られた最終的な２値画像データ１２３は、“０”あるいは“１”の１ビット構成のシリアルなデータであり、前記した記録装置に送られて画像の記録が行われることになる。なお、図１に示した画像処理装置１１１は、図示しないＣＰＵ（中央処理装置）や制御プログラムを格納した記憶媒体等からなる制御部で全体的な制御を受けている。
【００３２】
図２は、図１に示した誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路の具体例を示したものである。誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路１２１は、図１の濃度変換処理回路１１７から出力される８ビットの画像データ１１９を入力する誤差加算部１３１を備えている。この誤差加算部１３１には、誤差フィルタ部１３２から濃度表現の誤差を補正するための誤差補正データ１３３が供給され、これと画像データ１１９の加算が画素ごとに行われるようになっている。加算出力１３５はリミッタ部１３６に入力されて加算結果が８ビットの範囲内、すなわち２５６段階に収まるような信号変換が行われる。
【００３３】
リミッタ部１３６の出力１３７は、ディジタルフィルタ部１３８に入力されてフィルタ処理が行われる。フィルタ処理後の画像データ１３９は２値化部１４１に入力されて、所定のしきい値設定回路１４２から出力されるしきい値１４３を基準にして２値化される。すなわち、画像データ１３９がしきい値１４３よりも濃度の高い画像データであれば、２値化部１４１から出力される２値画像データ１２３は“１”となり、黒レベルを示す画像データとなる。これに対して画像データ１３９がしきい値以下であれば、２値画像データ１２３が“０”となり白レベルを示す画像データとなる。この結果、２値画像データ１２３が“０”のときには、黒の濃度を追加するための正の誤差が発生し、２値画像データ１２３が“１”のときには、黒の濃度が超過したために負の誤差が発生する。このような２値画像データ１２３は図示しない記録装置に送られて、誤差を発生させながら２値で画像の記録が行われることになる。本実施例では８ビット構成で２５６階調の画像データ１３９を“１２８”階調目に対応するしきい値レベルで２値化を行なう。ここでは２５６階調における最も黒い画像レベルを“２５５”とし、最も白い画像レベルを“０”としている。
【００３４】
本実施例では２値化部１４１が画像データ１３９の信号レベルを“１２８”階調目に相当するしきい値レベルと比較するので、その信号レベルがこれと等しいかこれよりも大きい場合には、２値化部１４１から出力される２値画像データ１２３は“１”となる。
【００３５】
一方、２値化誤差算出部１４５はリミッタ部１３６の出力１３７を入力して、２５６段階で表わされるこの信号レベルが“１２８”と等しいかこれよりも大きい場合には、次の演算を行なって現ラインの誤差データ１４７を出力する。
誤差データ１４７の２５６段階での信号レベル（負の値）
＝出力１３７の２５６段階での信号レベル−“２５５" ……（３）
【００３６】
また、画像データ１３７の信号レベルが“１２８”に満たない場合、２値化誤差算出部１４５は次の演算を行なって現ラインの誤差データ１４７を出力する。
誤差データ１４７の２５６段階での信号レベル（正の値）
＝出力１３７の２５６段階での信号レベル ……（４）
【００３７】
このようにして得られた誤差データ１４７は、現ライン（Ｌライン）の誤差として第１のラインメモリ１４８に供給される。第１のラインメモリ１４８は１ライン前（（Ｌ−１）ライン）の誤差データを保存するためのメモリである。第１のラインメモリ１４８から出力される誤差データ１４９は多値画像データ復元部１５１の入力端子の一方に供給される他、第２のラインメモリ１５２に供給される。第２のラインメモリ１５２は更に１ライン前（（Ｌ−２）ライン）の誤差データを保存するためのメモリである。この第２のラインメモリ１５２から出力される誤差データ１５３は多値画像データ復元部１５１の入力端子のもう一方に供給される他、誤差フィルタ回路１３２に供給される。
【００３８】
誤差フィルタ回路１３２には、現ラインの誤差データ１４７と第１のラインメモリ１４８から出力される１ライン前の誤差データ１４９も供給されるようになっている。また、多値画像データ復元部１５１の２つの出力１５５、１５６は、リミッタ部１３６の出力１３７と共にディジタルフィルタ部１３８に入力されるようになっている。
【００３９】
ところで誤差フィルタ回路１３２は、３ライン分の誤差フィルタによって構成されており、図中の米印※は注目画素を示している。現ラインの誤差データ１４７が現ラインにおけるこの米印※の存在する画素の直前の２画素分に割り当てられ、１ライン前の誤差データ１４９が１ライン前における注目画素に近い５画素分として割り当てられる。同様に２ライン前の誤差データ１５３が注目画素に近い５画素分として割り当てられる。図で符号ａ〜ｄは、それぞれの画素位置においての誤差データの重みとしての誤差係数である。
【００４０】
これに対してディジタルフィルタ部１３８は３×３のマトリックス構造をしており、現ラインの出力１３７と、多値画像データ復元部１５１で復元された１ライン前の出力１５５および２ライン前の出力１５６を入力するようになっている。図で符号ａ〜ｄは、それぞれの画素位置においてのフィルタ係数である。
【００４１】
そこで、まず多値画像データ復元部１５１が２種類の誤差データ１４９、１５３を基にして元の画像データを復元する様子を説明する。復元された１ライン前の画像データ（出力１５５）は、１ライン前の誤差データ１４９が正のとき、（４）式より“誤差データ”そのものとなる。また、誤差データ１４９がゼロまたは負のときには、（３）式を基にして、“誤差データ１４９”＋“２５５”となる。また、復元された２ライン前の画像データ（出力１５６）は、２ライン前の誤差データ１５３が正のとき、（４）式より“誤差データ”そのものとなる。また、誤差データ１５３がゼロまたは負のときには、（３）式を基にして、“誤差データ１１５３”＋“２５５”となる。
【００４２】
ディジタルフィルタ部１３８は３×３のマトリックスの中央の画像データを注目画素として、ディジタルフィルタ処理を実施する。本実施例のディジタルフィルタ部１３８は、フィルタ係数ａ〜ｄを変更することで文字の再生に適したハイパスフィルタとしての特性と、中間調の再現に適したローパスフィルタとしての特性を実現するようになっている。ディジタルフィルタ部１３８に接続されたフィルタ係数切替制御部１６１は、画像データの特性に応じてフィルタ係数の切り替えを行うようになっている。
【００４３】
図３は、ディジタルフィルタ部がハイパスフィルタとしての特性に設定された際の入力画像とディジタルフィルタ係数および出力画像を表わしたものである。同図（ａ）は、図２のリミッタ部１３６の出力１３７としての現ラインの画像データを示しており、横軸は主走査方向の画素位置を表わし、縦軸は各画素の２５６段階での濃度レベルを表わしている。同図（ｂ）は、ディジタルフィルタ部１３８の具体的なフィルタ係数を表わしている。図４は、このハイパスフィルタの空間周波数とゲインを表わしており、高周波数となるほどゲイン（増幅率）が高くなっている。この結果、図３（ｃ）に示すようにディジタルフィルタ部１３８の出力としてのフィルタ処理後の画像データ１３９は画像の濃度の変化がある部分でその変化がより強調される。これは、例えば文字と背景部分が明瞭に区別されるような処理となるので、文字領域に好適な画像処理となる。
【００４４】
図５は、これに対してディジタルフィルタ部がローパスフィルタとしての特性に設定された際の入力画像とディジタルフィルタ係数および出力画像を表わしたものである。同図（ａ）は、図２のリミッタ部１３６の出力１３７としての現ラインの画像データを示しており、横軸は主走査方向の画素位置を表わし、縦軸は各画素の２５６段階での濃度レベルを表わしている。同図（ｂ）は、ディジタルフィルタ部１３８の具体的なフィルタ係数を表わしている。図６は、このローパスフィルタの空間周波数とゲインを表わしており、低周波数となるほどゲイン（増幅率）が低くなっている。この結果、図５（ｃ）に示すようにディジタルフィルタ部１３８の出力としてのフィルタ処理後の画像データ１３９は画像の濃度の変化がある部分でその変化がより強調されている。
【００４５】
ところでフィルタ係数切替制御部１６１は、公知の手法でリミッタ部１３６の出力１３７としての画像データが文字に相当するものであるか網点画像や写真等の中間調に相当するものであるかの判別を行うようになっている。そして、これに応じてディジタルフィルタ部１３８のフィルタ係数を図３（ｂ）または図５（ｂ）に示したようなフィルタ係数のいずれか１つの組み合わせに設定させるようになっている。この結果、ディジタルフィルタ部１３８から出力される画像データ１３９は出力として文字の部分でのみ濃度差が強調されることになり、２値化部１４１から誤差拡散処理の結果として出力される２値画像データ１２３は、文字と写真の双方で良好な画像を得ることのできる画像データとなることになる。
【００４６】
もっとも、このようなフィルタ係数切替制御部１６１を設ける代わりに、この画像処理装置のオペレータが原稿をイメージセンサ１１２で読み取る際に、その特性に応じて図示しない操作パネルからフィルタ係数を選択したり、あるいは自由に設定するようにすることも可能である。図２に示した誤差フィルタ部１３２の誤差係数もオペレータがその設定や調整を指示することは可能である。例えばオペレータは、文字のみからなる原稿の画像処理を行う場合には、誤差係数をすべて“０”に設定し、誤差が拡散しないようにして単純２値化による画像処理を行わせることも可能である。
【００４７】
変形例
【００４８】
図７は、本発明の変形例における誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路を具体的に示したものである。この変形例で図２と同一部分には同一の符号を付しており、これらの説明を適宜省略する。この変形例では、現ライン（Ｌライン）の誤差データ１４７と、１ライン前（（Ｌ−１）ライン）の誤差データ１４９および更に１ライン前（（Ｌ−２）ライン）の誤差データ１５３を誤差フィルタ部１３２だけでなく文字写真画像判定部２０１にも入力するようになっている。文字写真画像判定部２０１は、これを基にして現ライン（Ｌライン）の注目画素（米印）が文字領域であるか写真領域であるかの判定を行い、その判定結果２０２を誤差フィルタ部１３２およびディジタルフィルタ部１３８に入力するようになっている。誤差フィルタ部１３２は、文字領域と判定したときにその誤差係数をすべて“０”に設定し、誤差が拡散しないようにして単純２値化による画像処理を行わせる。またディジタルフィルタ部１３８はこのとき図３で説明したようなハイパスフィルタ特性に設定されることになる。
【００４９】
ところで、本実施例では文字写真画像判定部２０１が誤差拡散処理に使用するデータを使用して文字と写真の判別を行っているので、その原理を簡単に説明する。２値化誤差算出部１４５は２値化を行った際の現ラインの誤差データ１４７を出力するようになっている。したがって、文字写真画像判定部２０１には、注目画素の周囲について２値化を行った際の誤差データが入力されることになる。文字写真画像判定部２０１は、これら注目画素の周囲の画素の絶対値の和を算出する。そして、この和が予め定めた値よりも大きいときには注目画素が中間調の領域であると判別しこれ以外については２値画像の領域であると判別する。すなわち、所定のしきい値とこの誤差の絶対値の和を比較してしきい値を越える場合には中間調領域であることを示す判定結果２０２を出力する。それ以外の場合には文字領域であることを示す判定結果２０２を出力することになる。
【００５０】
このような判定を更に進化させて、文字写真画像判定部２０１に網点を特定する回路を付加して、文字および写真の他に網点をも判別するようにしても良い。この場合、判定結果２０２を入力するディジタルフィルタ部１３８は、網点領域と判定された画像データに対して、網点を除去するためのバンドパスフィルタ特性を持たせるようにすることが有効である。
【００５１】
このようにこの変形例では、誤差拡散処理に本来使用する画像データあるいは誤差データを使用して文字領域等の領域の判別を行うので、これと異なり独立したデータを用いてこれらの領域の判別を行う場合と比べて、回路規模を小型化することができ、経済的な画像処理装置を構成することができる。
【００５２】
もちろん、他の手法を使用して文字や写真あるいは網点を判別することは可能であり、文字写真画像判定部２０１の判別結果を用いて誤差フィルタ部１３２およびディジタルフィルタ部１３８を適切に設定することで、画像処理を同様に最適に行うことができるようになることはもちろんである。この際、網点領域は例えば画像の濃淡のパターンがある周期、すなわち網のピッチで繰り返されていることをもって判別することができる。このときには、この網点の空間周波数に対応するバンドパスフィルタ特性のディジタルフィルタ処理を実施し、その空間周波数の近辺の周波数のみゲインを落とすようなフィルタ処理を行うようにすればよい。
【００５３】
なお、以上説明した実施例および変形例では２値化の際の誤差を２値化前の画像データ単独で算出したが、２値化後の画像データをも用いて誤差を算出するようにしても良い。また、実施例では誤差の加算を行った後にリミッタ回路を用いて画像データの濃度範囲を制限したが、この必要がない場合にはリミッタ回路を初略することができることも当然である。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１〜請求項７記載の発明によれば、多値画像データ復元手段が誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元することにしているので、多値画像データを特別のメモリ領域に格納しておく必要がなく、メモリ容量の低減によるコストダウンを図ることができるばかりでなく、画像処理装置全体の構成部品の減少によって装置の信頼性を向上させることができる。
【００５５】
また請求項３記載の発明では、多値画像データを２値の画像データに変換する画素が文字の領域に属するか写真の領域に属するかの判定も誤差計算結果を用いて行うようにしたので、使用するメモリ容量の一層の低減と装置の一層の信頼性の向上を図ることができる。
【００５６】
更に請求項４記載の発明によれば、網点領域の画像も判別しこれに応じた画像処理を行えるようにしたので、この領域についても自然な階調表現を実現することができるという効果がある。
更にまた、請求項８〜請求項１０記載の発明によれば、多値画像データ復元ステップでは誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を用いて２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元することにしているので、多値画像データを特別のメモリ領域に格納しておく必要がなく、メモリ容量の低減によるコストダウンを図ることができるばかりでなく、画像処理装置全体の構成部品の減少によって装置の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施例における画像処理装置の概要を表わしたブロック図である。
【図２】 図１に示した誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路の具体例を示したブロック図である。
【図３】 ディジタルフィルタ部がハイパスフィルタとしての特性に設定された際の入力画像とディジタルフィルタ係数および出力画像を表わした説明図である。
【図４】 図３に示したハイパスフィルタの空間周波数とゲインの関係を表わした特性図である。
【図５】 ディジタルフィルタ部がローパスフィルタとしての特性に設定された際の入力画像とディジタルフィルタ係数および出力画像を表わした説明図である。
【図６】 図５に示したローパスフィルタの空間周波数とゲインの関係を表わした特性図である。
【図７】 本発明の変形例における誤差拡散およびディジタルフィルタ処理回路を具体的に示したブロック図である。
【図８】 従来使用された画像処理部の構成を表わしたブロック図である。
【図９】 図８に示した画像処理部におけるディジタル処理部のディジタル処理用マトリックスの構成の一例を表わした説明図である。
【図１０】 図９に示したディジタル処理用マトリックスを用いた場合のディジタル処理部の構成の一例を表わしたブロック図である。
【図１１】 誤差拡散処理用フィルタの構成の一例を表わした説明図である。
【図１２】 図１１に示した誤差拡散処理用フィルタを用いた従来の誤差拡散処理回路の構成を具体的に表わしたブロック図である。
【図１３】 従来の公報で提案された画像処理装置の要部を表わしたブロック図である。
【符号の説明】
１２１…ディジタルフィルタ処理（ＤＦ）回路、１２２…ラインメモリ、１２３…２値画像データ、１３２…誤差フィルタ部、１３８…ディジタルフィルタ部、１３９…多値画像データ、１４１…２値化回路、１４２…しきい値設定回路、１４５…２値化誤差算出部、１４７…現ライン（Ｌライン）の誤差、１４８…第１のラインメモリ、１４９…１ライン前の誤差データ、１５１…多値画像データ復元部、１５２…第２のラインメモリ、１５３…２ライン前の誤差データ、１６１…フィルタ係数切替制御部、２０１…文字写真画像判定部、２０２…判定結果[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention relates to an image processing apparatus for performing image processing such as a copying machine, a facsimile machine, and a printer.And image processing method, Especially an image processing device for processing images including text and photographs using the error diffusion processing methodAnd image processing methodAbout.
[0002]
[Prior art]
For example, in an image processing apparatus such as a copying machine that employs electrostatic paper and uses plain paper, an image is recorded by setting an electrostatic pattern for attaching toner particles to the paper. . Further, in a certain type of display, an image is displayed as a whole by causing each element for image display to emit light or extinguish. In such an image processing apparatus, when viewed microscopically, display as a unit of an image is performed with binary or multi-values in a few steps, and a subtle halftone cannot be expressed.
[0003]
Therefore, a method has been devised in which such an image processing apparatus can reproduce halftones. One of them is an error diffusion processing method. In the error diffusion processing method, for example, after weighting pixels around the binarized pixels, the difference between the binarized input pixel density value and the pixel density value displayed on the printout or display is regarded as an error. This is a method of adding and binarizing the added value as a value of the input image with a predetermined threshold value. In other words, the density error caused by the displayed density is fed back to the pixel density for future display, and the desired density is realized in a state including the peripheral image.
[0004]
FIG. 8 shows the configuration of a conventionally used image processing unit. The pre-processing circuit 11 of the image processing unit receives multi-value image data 12 having an 8-bit configuration (256 gradations) from an image information source (not shown). The preprocessing circuit 11 performs predetermined preprocessing such as shading correction before sending the multi-valued image data 12 to the subsequent circuit. The multivalued image data 13 output from the preprocessing circuit 11 is supplied to the digital filter circuit 14. The digital filter circuit 14 is connected to a line memory 15, and performs digital filter processing having a predetermined spatial frequency characteristic so as to enhance the edge of the character portion and to smooth the image in the halftone image portion. Execute. The line memory 15 is used for temporarily storing image data of peripheral pixels with respect to a target pixel which is a processing target when performing this processing.
[0005]
The multivalued image data 16 that has been subjected to the digital filter processing is sent to the density conversion processing circuit 17. The density conversion processing circuit 17 performs density correction according to the recording characteristics of a recording unit used in an image processing apparatus such as a copying machine provided with the image processing unit. Such density correction is performed using, for example, a density correction conversion table prepared in advance. The multivalued image data 18 for which the density conversion processing has been completed is sent to an error diffusion processing circuit 19. Similarly, the error diffusion processing circuit 19 is connected to the line memory 21 and calculates, as an error, the difference between the density represented by the output binary image data 22 and the density of the inputted multi-valued image data 18. Then, processing for correcting this result is performed. In this way, pseudo halftone processing is realized using binary image data 22 that can originally represent only two levels of gradation.
[0006]
FIG. 9 shows an example of the configuration of the digital processing matrix of the digital processing unit in the image processing unit shown in FIG. The digital processing matrix 31 in this example has a 3 × 3 configuration, and the pixel of interest is represented by “Y”.
Let the current line be the L line. Further, it is assumed that the image data of D1 to D8 is arranged for 3 × 3 pixels of 3 lines of L line, L-1 line, and L-2 line as shown in FIG.
[0007]
FIG. 10 shows an example of the configuration of the digital processing unit when such a digital processing matrix is used. Multi-value image data of the current line 13LIs input to the digital processing matrix 31 and the multi-value image data 13 one line before is input.L-1Is a first line memory 15 for one line.1And is input to the digital processing matrix 31 in a state of being delayed by exactly one line. In addition, the first line memory 151Multi-valued image data 13 output fromL-1Is branched in the middle of the second line memory 15 for one line.2Is further delayed by one line and multi-value image data 13 two lines before is input.L-2Is input to the matrix 31 for digital processing.
[0008]
In the digital processing matrix 31, filter coefficients from “a” to “d” are set corresponding to the positions of the image data as shown in FIG. Then, the filter processing is realized by calculating the density of the multi-value image data 16 of the target pixel “Y” as in the following equation (1).
Figure 0003780664
Here, the filter coefficients a to d vary depending on how the multi-value image data is processed.
[0009]
FIG. 11 shows an example of the configuration of the error diffusion processing filter. The error diffusion processing filter 41 in this example has a configuration for three lines, the pixel of interest is represented by “X”, and the current line is the L line. Further, as shown in this figure, 12 pixels of 3 lines of L line, L-1 line, and L-2 line are represented by E1To E12It is assumed that the image data up to is arranged.
[0010]
FIG. 12 specifically shows a configuration of a conventional error diffusion processing circuit using the error diffusion processing filter. The error diffusion processing circuit 19 includes an adder circuit 42 that inputs the multi-value image data 18 of the current line, and a binarization circuit that binarizes the multi-value image data 43 output from the adder circuit 42 with a predetermined threshold value. 44. The binary image data 22 is output from the binarization circuit 44 and is also input to the binarization error calculation circuit 45.
[0011]
Multi-valued image data 43 is also input to the binarization error calculation circuit 45, and the difference between them is the error data 46 of the current line (L line).LIs calculated as Error data 46LIs input to the error diffusion processing filter 41 as an error of the current line and the first line memory 211Error data 46 of the (L-1) th line.L-1Is input to the error diffusion filter 41. Further, the error data 46 of the (L-1) th line.L-1The second line memory 212(L-2) error data 46 of the lineL-2Is input to the error diffusion filter 41. The symbols a to d shown in the error diffusion processing filter 41 are error coefficients. The US mark * indicates a pixel of interest.
[0012]
The error diffusion processing filter 41 outputs the calculation result 48 shown in the following equation (2) to the adding circuit 42. As a result, multi-value image data 43 for correction is obtained. When the multi-valued image data 43 exceeds the range from “0” to “255”, a limiter circuit (not shown) limits the value to the range from “0” to “255”.
Figure 0003780664
However, “X ′” is a value obtained as the calculation result 48.
[0013]
FIG. 13 shows a main part of the image processing apparatus proposed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-153378. In the technique described in this publication, when binarizing an image in which characters and photographs are mixed, both the character portion and the photograph portion are reproduced well without dividing these areas. That is, the image signal 51 is input to the density conversion circuit 52 where density conversion is performed to enhance the black and white contrast. The converted image signal 53 is input to the addition circuit 54 and added to the calculation result 56 of the weighted sum calculation circuit 55. The addition result 57 is input to the binarization circuit 58 and compared with a predetermined threshold value 59 to be binarized.
[0014]
The binary image data 61 obtained in this way is input to the error calculation circuit 62, and an error from the addition result 57 as multi-value data is calculated. After the error data 63 is input to the error memory 64, the error memory output 65 is output to the weighted sum calculation circuit 55 and data to be added by the addition circuit 56 (calculation result 56) is calculated.
[0015]
[Problems to be solved by the invention]
Among the conventional techniques described above, in the image processing apparatus provided with the error diffusion processing circuit shown in FIG. 8, the digital filter circuit 14 and the line memory 15 connected to the digital filter circuit 14 are reproduced in order to reproduce characters and photographs satisfactorily. The circuit block, the error diffusion processing circuit 19 and the circuit block of the line memory 21 connected to the circuit block are required, and the memory capacity corresponding to the configuration of the matrix or the filter is required in each block. There was a problem that the capacity increased.
[0016]
Therefore, the technique shown in FIG. 13 has been proposed. In this technique, the density conversion circuit 52 performs density conversion to enhance the black and white contrast in order to reproduce both characters and photographs. It has become. This is because if only error diffusion processing is performed, the reproduction of the photographic part is good, but as a result of the diffusion of the density error, the reproduction of the edge part of the character or line diagram (hereinafter simply referred to as character) is performed. This is because the property deteriorates. However, with this increase in contrast, the image signal 51 to be processed becomes lighter (whiter) in a portion with a lighter density and darker (blacker) in a portion with a higher density. For this reason, there arises a problem that the original density cannot be reproduced in a halftone portion such as a photograph. Further, there is a problem that the quality of an image that is not suitable for black and white enhancement such as an image subjected to halftone processing is significantly deteriorated.
[0017]
  SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an image processing apparatus that reproduces both characters and photographs well and enables such processing by error diffusion processing with a relatively small memory capacity.And image processing methodIs to provide.
[0018]
  Another object of the present invention is to provide an image processing apparatus that can reproduce all of characters, photographs, and images formed by halftone dots satisfactorily and enables such processing by error diffusion processing with a relatively small memory capacity.And image processing methodIs to provide.
[0019]
[Means for Solving the Problems]
According to the first aspect of the present invention, (b) binarization means for binarizing the multi-value image data corresponding to the image density with a predetermined threshold value, and (b) by the binarization means Error calculation means for inputting multi-valued image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization, and (c) inputting an error calculation result calculated by this error calculation means and then Error correction data calculation means for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed; and (d) the multi-value image to be processed next with the error correction data calculated by the error correction data calculation means. (E) a multi-value image for restoring multi-value image data around multi-value image data binarized by the binarization means using the error calculation result calculated by the error calculation means; Data restoration means and (to) this multi-valued image The multi-value image data restored by the data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to the respective components of a predetermined matrix, and the multi-value image data for binarization is filtered. The image processing apparatus is provided with a digital filter.
[0020]
That is, according to the first aspect of the present invention, the error calculation result itself calculated by the error calculation means is used in an image processing apparatus that performs gradation conversion of multi-value image data into binarized data by an error diffusion processing method. The multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization means is restored, and this restoration is performed on each component of the digital filter for the filter processing performed as pre-processing of the binarization processing. By using multi-valued image data and multi-valued image data to be binarized, both text and photos can be reproduced well, and such processing by error diffusion processing is possible with a relatively small memory capacity. And so on.
[0021]
According to the second aspect of the present invention, (b) binarization means for binarizing the multi-value image data corresponding to the image density with a predetermined threshold value, and (b) by the binarization means Error calculation means for inputting multi-valued image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization, and (c) inputting an error calculation result calculated by this error calculation means and then Error correction data calculation means for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed; and (d) the multi-value image to be processed next with the error correction data calculated by the error correction data calculation means. (E) a multi-value image for restoring multi-value image data around multi-value image data binarized by the binarization means using the error calculation result calculated by the error calculation means; Data restoration means and (to) this multi-valued image The multi-value image data restored by the data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to the respective components of a predetermined matrix, and the multi-value image data for binarization is filtered. A digital filter; and (g) discrimination means for discriminating whether the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to a character area or a halftone area; and (h) a discrimination result of the discrimination means. The image processing apparatus is provided with filter coefficient changing means for changing the filter coefficient of the digital filter according to the above.
[0022]
That is, according to the second aspect of the present invention, in an image processing apparatus that performs gradation conversion of multilevel image data into binarized data by an error diffusion processing method, the error calculation result itself calculated by the error calculation means is used. The multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization means is restored, and this restoration is performed on each component of the digital filter for the filter processing performed as pre-processing of the binarization processing. The multi-value image data and the multi-value image data to be binarized are used, and the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to the character area or the halftone area. By determining whether or not by using the discriminating means and changing the filter coefficient of the digital filter accordingly, it is possible to reproduce both characters and photographs satisfactorily and to perform such error diffusion processing with a relatively small memory capacity. So that to allow the management.
[0023]
In the invention described in claim 3, (b) binarizing means for binarizing the multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold value, and (b) by the binarizing means Error calculation means for inputting multi-valued image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization, and (c) inputting an error calculation result calculated by this error calculation means and then Error correction data calculation means for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed; and (d) the multi-value image to be processed next with the error correction data calculated by the error correction data calculation means. (E) a multi-value image for restoring multi-value image data around multi-value image data binarized by the binarization means using the error calculation result calculated by the error calculation means; Data restoration means and (to) this multi-valued image The multi-value image data restored by the data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to the respective components of a predetermined matrix, and the multi-value image data for binarization is filtered. Multi-value image data to be binarized by the binarization unit based on the error calculation result calculated by the digital filter and (g) error calculation unit is input to the character region or halftone region. (H) When the discrimination means determines that it is a character area, the digital filter is set to the high-pass filter characteristic, and when any other discrimination is made, the digital filter is set to the low-pass filter characteristic. The image processing apparatus is provided with filter coefficient changing means for changing the filter coefficient so as to be set as follows.
[0024]
That is, according to the third aspect of the present invention, in an image processing apparatus that performs gradation conversion of multilevel image data into binarized data by an error diffusion processing method, the error calculation result itself calculated by the error calculation means is used. The multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization means is restored, and this restoration is performed on each component of the digital filter for the filter processing performed as pre-processing of the binarization processing. The multi-value image data and the multi-value image data to be binarized are used, and the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to the character area or the halftone area. By inputting the error calculation result calculated by the error calculation means and making the filter coefficient of the digital filter a high-pass filter characteristic only for the character area, We are in good reproduction of yet relatively small memory capacity both photographic as to enable such processing by the error diffusion processing.
[0025]
In the invention according to claim 4, (b) binarization means for binarizing the multi-value image data corresponding to the image density with a predetermined threshold value, and (b) by the binarization means Error calculation means for inputting multi-valued image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization, and (c) inputting an error calculation result calculated by this error calculation means and then Error correction data calculation means for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed; and (d) the multi-value image to be processed next with the error correction data calculated by the error correction data calculation means. (E) a multi-value image for restoring multi-value image data around multi-value image data binarized by the binarization means using the error calculation result calculated by the error calculation means; Data restoration means and (to) this multi-valued image The multi-value image data restored by the data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to the respective components of a predetermined matrix, and the multi-value image data for binarization is filtered. (G) a discrimination means for discriminating whether the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to a character area, a halftone area or a halftone dot area; H) The image processing apparatus is provided with filter coefficient changing means for changing the filter coefficients of the digital filter according to the determination result of the determination means.
[0026]
  That is, according to the fourth aspect of the present invention, the error calculation result itself calculated by the error calculation means is used in an image processing apparatus which performs gradation conversion of multi-value image data into binarized data by an error diffusion processing method. The multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization means is restored, and this restoration is performed on each component of the digital filter for the filter processing performed as pre-processing of the binarization processing. The multi-value image data and the multi-value image data to be binarized are used, and the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to the character area or the halftone area. Determining whether the multi-valued image data binarized by the binarizing means belongs to a character area or a halftone area, Digital filter By changing the filter coefficient accordingly, it is possible to reproduce each of the halftone area for the reproduction of halftones of characters and photographs and at first glance, line drawings or objects close to characters, and relatively little memory Such an error diffusion process can be performed by the capacity.
  In the invention according to claim 8, (b) a binarization step for binarizing the multi-value image data corresponding to the image density with a predetermined threshold value, and (b) the binarization step. An error calculation step for inputting multi-value image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization; and (c) an error calculation result calculated by this error calculation step is input and then An error correction data calculation step for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multivalued image data to be processed; and (d) the multivalued image to be processed next by the error correction data calculated in the error correction data calculation step. A multi-value image for restoring multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step by using the error calculation result calculated by (e) the error calculation step; (F) multi-value image data restored by the multi-value image data restoration step and multi-value image data binarized by the binarization step, respectively. The image processing method includes a filtering process step of filtering multi-valued image data that is allocated to components and binarized.
  That is, in the invention described in claim 8, an error calculation result itself calculated by the error calculation step is used in an image processing method in which gradation conversion of multi-value image data into binarized data is performed by an error diffusion processing method. The multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step is restored, and the restored digital filter components for the filter processing performed as the pre-processing of the binarization processing are restored. By using multi-valued image data and multi-valued image data to be binarized, both text and photos can be reproduced well, and such processing by error diffusion processing is possible with a relatively small memory capacity. And so on.
  According to the ninth aspect of the invention, (b) a binarization step for binarizing the multi-value image data corresponding to the image density with a predetermined threshold value, and (b) the binarization step. An error calculation step for inputting multi-value image data before binarization and calculating an error in image density before and after binarization; and (c) an error calculation result calculated by this error calculation step is input and then An error correction data calculation step for calculating error correction data to be added to or subtracted from the multivalued image data to be processed; and (d) the multivalued image to be processed next by the error correction data calculated in the error correction data calculation step. A multi-value image for restoring multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step by using the error calculation result calculated by (e) the error calculation step; Each of a predetermined matrix constituting a digital filter, the multi-value image data restored by the multi-value image data restoration step and the multi-value image data binarized by the binarization step. A filtering process step for filtering multi-valued image data that is allocated to components and binarized, and (g) multi-valued image data that is binarized in the binarizing step belongs to a character area or a halftone area. And (h) a filter coefficient changing step for changing the filter coefficient of the digital filter in accordance with the determination result of the determination step.
  That is, according to the ninth aspect of the present invention, the error calculation calculated by the error calculation step is performed by an image processing method in which gradation conversion is performed on multi-valued image data into binarized data by an error diffusion processing method. Each component of the digital filter for the filter processing to restore the multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step using the result itself and to perform the pre-processing of the binarization processing In this case, the restored multi-value image data and the multi-value image data to be binarized are used, and the multi-value image data binarized in the binarization step belongs to the character region or intermediate In the discrimination step, the filter coefficient of the digital filter is changed accordingly, so that both characters and photographs can be reproduced well and the error diffusion process can be performed with a relatively small memory capacity. Such processing is made possible.
[0027]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[0028]
【Example】
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to examples.
[0029]
  FIG. 1 shows an outline of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. The image processing apparatus 111 according to the present exemplary embodiment is an apparatus realized as a copying machine, for example. This apparatus includes an image sensor 112 that reads a document on a platen glass (not shown). Image information 113 read by the image sensor 112 is sent to an A / D (analog / digital) converter 114 where it is converted into multi-value image data 115. In this embodiment, the image data is converted into 8-bit (256 gradation) image data. The multi-value image data 115 is input to the preprocessing circuit 116. The pre-processing circuit 116 performs pre-processing as processing before the multi-value image data 115 is subjected to density conversion by the density conversion processing circuit 117 in the subsequent stage. For example, when reading a document with the image sensor 112Not shownShading correction is performed to compensate for non-uniform illuminance and fluctuations in the characteristics of individual reading elements of the image sensor 112. Depending on the device, processing may be performed such as digitally enlarging or reducing the image in a specific mode.
[0030]
The 8-bit image data 118 obtained from the preprocessing circuit 116 is sent to the density conversion processing circuit 117, where the density is adjusted using a density conversion table (not shown). The density conversion table stores density characteristics of a recording apparatus (not shown) constituting the recording unit of the image processing apparatus, and a density conversion table according to a density instruction input from an operator panel (not shown). The 8-bit image data 119 output from the density conversion processing circuit 117 is input to the error diffusion and digital filter processing (DF) circuit 121.
[0031]
The error diffusion and digital filter processing circuit 121 is a circuit unique to the present invention, and is connected to the line memory 122 to execute binarization processing by the error diffusion processing method and realize desired density characteristics by the digital filter. . The final binary image data 123 obtained in this way is serial data having a 1-bit configuration of “0” or “1”, and is sent to the above-described recording device to record an image. become. The image processing apparatus 111 shown in FIG. 1 is subjected to overall control by a control unit including a CPU (Central Processing Unit) (not shown), a storage medium storing a control program, and the like.
[0032]
FIG. 2 shows a specific example of the error diffusion and digital filter processing circuit shown in FIG. The error diffusion and digital filter processing circuit 121 includes an error addition unit 131 that inputs 8-bit image data 119 output from the density conversion processing circuit 117 of FIG. The error adding unit 131 is supplied with error correction data 133 for correcting an error in density expression from the error filter unit 132, and this is added to the image data 119 for each pixel. The addition output 135 is input to the limiter unit 136, and signal conversion is performed so that the addition result falls within the 8-bit range, that is, within 256 stages.
[0033]
The output 137 of the limiter unit 136 is input to the digital filter unit 138 for filtering. The filtered image data 139 is input to the binarization unit 141 and binarized based on the threshold value 143 output from the predetermined threshold value setting circuit 142. That is, if the image data 139 is image data having a density higher than the threshold value 143, the binary image data 123 output from the binarizing unit 141 is “1”, and the image data indicates the black level. On the other hand, if the image data 139 is less than or equal to the threshold value, the binary image data 123 is “0”, indicating the white level. As a result, when the binary image data 123 is “0”, a positive error for adding the black density is generated. When the binary image data 123 is “1”, the black density is exceeded and thus a negative error is generated. Error occurs. Such binary image data 123 is sent to a recording device (not shown), and an image is recorded in binary while generating an error. In this embodiment, 256-level image data 139 having an 8-bit configuration is binarized at a threshold level corresponding to the “128th” gradation. Here, the blackest image level in 256 gradations is “255”, and the whitest image level is “0”.
[0034]
In this embodiment, the binarization unit 141 compares the signal level of the image data 139 with a threshold level corresponding to the “128th” gradation, so that the signal level is equal to or greater than this. The binary image data 123 output from the binarization unit 141 is “1”.
[0035]
On the other hand, the binarization error calculation unit 145 receives the output 137 of the limiter unit 136, and when the signal level expressed in 256 steps is equal to or greater than “128”, the following calculation is performed. The error data 147 for the current line is output.
Error signal 147 signal level at 256 levels (negative value)
= Signal level at 256 stages of output 137- "255" (3)
[0036]
If the signal level of the image data 137 is less than “128”, the binarization error calculation unit 145 performs the following calculation and outputs error data 147 for the current line.
Error signal 147 signal level at 256 levels (positive value)
= Signal level at 256 stages of output 137 (4)
[0037]
The error data 147 obtained in this way is supplied to the first line memory 148 as an error of the current line (L line). The first line memory 148 is a memory for storing error data one line before ((L-1) lines). The error data 149 output from the first line memory 148 is supplied to the second line memory 152 in addition to being supplied to one of the input terminals of the multi-value image data restoring unit 151. The second line memory 152 is a memory for storing error data one line before ((L-2) line). The error data 153 output from the second line memory 152 is supplied to the other input terminal of the multi-value image data restoration unit 151 and also supplied to the error filter circuit 132.
[0038]
The error filter circuit 132 is also supplied with error data 147 for the current line and error data 149 for the previous line output from the first line memory 148. Further, the two outputs 155 and 156 of the multi-value image data restoration unit 151 are input to the digital filter unit 138 together with the output 137 of the limiter unit 136.
[0039]
By the way, the error filter circuit 132 is composed of error filters for three lines, and the asterisk * in the figure indicates the target pixel. The error data 147 for the current line is assigned to the two pixels immediately before the pixel having the US mark * on the current line, and the error data 149 one line before is assigned as five pixels close to the target pixel one line before. . Similarly, error data 153 two lines before is assigned as five pixels close to the target pixel. In the figure, symbols a to d are error coefficients as weights of error data at respective pixel positions.
[0040]
On the other hand, the digital filter unit 138 has a 3 × 3 matrix structure, and the output 137 of the current line, the output 155 of the previous line restored by the multi-value image data restoration unit 151, and the output of the previous two lines 156 is input. In the figure, symbols a to d are filter coefficients at the respective pixel positions.
[0041]
Therefore, first, how the multi-value image data restoring unit 151 restores the original image data based on the two types of error data 149 and 153 will be described. The restored image data one line before (output 155) becomes “error data” according to the equation (4) when the error data 149 one line before is positive. When the error data 149 is zero or negative, “error data 149” + “255” based on the equation (3). Further, the restored image data two lines before (output 156) becomes “error data” itself from the equation (4) when the error data 153 two lines before is positive. When the error data 153 is zero or negative, “error data 1153” + “255” based on the equation (3).
[0042]
The digital filter unit 138 performs digital filter processing using the image data at the center of the 3 × 3 matrix as the target pixel. The digital filter unit 138 of the present embodiment realizes characteristics as a high-pass filter suitable for character reproduction and characteristics as a low-pass filter suitable for halftone reproduction by changing the filter coefficients a to d. It has become. A filter coefficient switching control unit 161 connected to the digital filter unit 138 switches filter coefficients according to the characteristics of image data.
[0043]
FIG. 3 shows an input image, a digital filter coefficient, and an output image when the digital filter unit is set to a characteristic as a high-pass filter. 2A shows the current line image data as the output 137 of the limiter unit 136 shown in FIG. It represents the density level. FIG. 4B shows specific filter coefficients of the digital filter unit 138. FIG. 4 shows the spatial frequency and gain of the high-pass filter. The higher the frequency, the higher the gain (amplification factor). As a result, as shown in FIG. 3C, the image data 139 after the filter processing as the output of the digital filter unit 138 is further emphasized in the portion where the density of the image is changed. This is, for example, a process in which a character and a background portion are clearly distinguished, and therefore image processing suitable for a character region.
[0044]
FIG. 5 shows an input image, a digital filter coefficient, and an output image when the digital filter unit is set to have a characteristic as a low-pass filter. 2A shows the image data of the current line as the output 137 of the limiter unit 136 in FIG. 2, the horizontal axis represents the pixel position in the main scanning direction, and the vertical axis represents 256 levels of each pixel. It represents the concentration level. FIG. 4B shows specific filter coefficients of the digital filter unit 138. FIG. 6 shows the spatial frequency and gain of this low-pass filter, and the gain (amplification factor) decreases as the frequency decreases. As a result, as shown in FIG. 5C, the image data 139 after the filter processing as the output of the digital filter unit 138 is more emphasized in the portion where the image density changes.
[0045]
By the way, the filter coefficient switching control unit 161 determines whether the image data as the output 137 of the limiter unit 136 corresponds to a character or a halftone of a halftone image, a photograph, or the like by a known method. Is supposed to do. In response to this, the filter coefficient of the digital filter unit 138 is set to any one combination of the filter coefficients as shown in FIG. 3B or FIG. 5B. As a result, the image data 139 output from the digital filter unit 138 has the density difference emphasized only at the character portion as an output, and the binary image output from the binarization unit 141 as a result of the error diffusion processing. The data 123 is image data from which a good image can be obtained with both characters and photographs.
[0046]
However, instead of providing such a filter coefficient switching control unit 161, when an operator of this image processing apparatus reads a document with the image sensor 112, a filter coefficient is selected from an operation panel (not shown) according to the characteristics, Alternatively, it can be set freely. The error coefficient of the error filter unit 132 shown in FIG. 2 can be instructed by the operator to set or adjust the error coefficient. For example, when performing image processing of a document consisting only of characters, an operator can set all error coefficients to “0” and perform image processing by simple binarization so that the error does not diffuse. is there.
[0047]
Modified example
[0048]
FIG. 7 specifically shows an error diffusion and digital filter processing circuit in a modification of the present invention. In this modification, the same parts as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted as appropriate. In this modification, error data 147 of the current line (L line), error data 149 of the previous line ((L-1) line), and error data 153 of the previous line ((L-2) line) are obtained. The data is input not only to the error filter unit 132 but also to the character / photo image determination unit 201. Based on this, the character / photo image determination unit 201 determines whether the pixel of interest (US mark) of the current line (L line) is a character region or a photo region, and the determination result 202 is used as an error filter unit. 132 and the digital filter unit 138. The error filter unit 132 sets all the error coefficients to “0” when it is determined to be a character region, and performs image processing by simple binarization so that the error is not diffused. At this time, the digital filter unit 138 is set to the high-pass filter characteristic as described in FIG.
[0049]
By the way, in this embodiment, since the character / photo image determination unit 201 uses the data used for the error diffusion process to determine the character and the photo, the principle will be briefly described. The binarization error calculation unit 145 outputs error data 147 for the current line when binarization is performed. Therefore, error data when binarization is performed around the pixel of interest is input to the character / photo image determination unit 201. The character / photo image determination unit 201 calculates the sum of absolute values of pixels around these pixels of interest. When the sum is larger than a predetermined value, it is determined that the pixel of interest is a halftone area, and otherwise, it is determined that it is a binary image area. That is, when a predetermined threshold value and the sum of the absolute values of the errors are compared and the threshold value is exceeded, a determination result 202 indicating a halftone region is output. In other cases, a determination result 202 indicating a character area is output.
[0050]
Such determination may be further advanced, and a circuit for specifying a halftone dot may be added to the character / photo image determination unit 201 so as to determine a halftone dot in addition to characters and photographs. In this case, it is effective that the digital filter unit 138 to which the determination result 202 is input has a band-pass filter characteristic for removing halftone dots for the image data determined to be a halftone dot region. .
[0051]
As described above, in this modified example, the image data or the error data originally used for the error diffusion process is used to determine the area such as the character area. Unlike the above, these areas are determined using independent data. Compared with the case of performing, the circuit scale can be reduced, and an economical image processing apparatus can be configured.
[0052]
Of course, it is possible to discriminate characters, photos, or halftone dots using other methods, and the error filter unit 132 and the digital filter unit 138 are appropriately set using the discrimination result of the character photo image judgment unit 201. Of course, image processing can be performed optimally as well. At this time, the halftone dot region can be determined by, for example, repeating the pattern of the light and shade of the image at a certain period, that is, the pitch of the halftone. At this time, digital filter processing with bandpass filter characteristics corresponding to the spatial frequency of the halftone dot may be performed, and filtering processing may be performed to reduce the gain only in the vicinity of the spatial frequency.
[0053]
In the embodiment and the modification described above, the error at the time of binarization is calculated by the image data before binarization alone, but the error is also calculated using the image data after binarization. Also good. In the embodiment, after the error is added, the limit range is used to limit the density range of the image data. However, if this is not necessary, the limiter circuit can be omitted.
[0054]
【The invention's effect】
  As explained aboveClaims 1 to 7According to the invention, the multi-value image data restoration means restores the multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization means using the error calculation result calculated by the error calculation means.thingTherefore, it is not necessary to store multi-valued image data in a special memory area, the cost can be reduced by reducing the memory capacity, and the apparatus can be reduced by reducing the number of components of the entire image processing apparatus. Reliability can be improved.
[0055]
In the invention according to claim 3, since it is determined by using the error calculation result whether the pixel for converting the multi-valued image data into the binary image data belongs to the character region or the photo region. Therefore, it is possible to further reduce the memory capacity to be used and further improve the reliability of the device.
[0056]
  Further, according to the invention of claim 4, since the image of the halftone dot region is also discriminated and the image processing corresponding to this can be performed, there is an effect that natural gradation expression can be realized also for this region. is there.
  Furthermore, according to the invention described in claims 8 to 10, in the multi-value image data restoration step, the multi-value image binarized by the binarization step using the error calculation result calculated by the error calculation step. Since multivalued image data around the data is to be restored, it is not necessary to store the multivalued image data in a special memory area, and not only can the cost be reduced by reducing the memory capacity. The reliability of the apparatus can be improved by reducing the number of components of the entire image processing apparatus.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an outline of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a specific example of the error diffusion and digital filter processing circuit shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an input image, a digital filter coefficient, and an output image when a digital filter section is set to a characteristic as a high-pass filter.
4 is a characteristic diagram showing the relationship between the spatial frequency and gain of the high-pass filter shown in FIG. 3. FIG.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an input image, a digital filter coefficient, and an output image when the digital filter section is set to a characteristic as a low-pass filter.
6 is a characteristic diagram showing the relationship between the spatial frequency and gain of the low-pass filter shown in FIG. 5. FIG.
FIG. 7 is a block diagram specifically showing an error diffusion and digital filter processing circuit in a modification of the present invention.
FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of a conventionally used image processing unit.
9 is an explanatory diagram illustrating an example of a configuration of a digital processing matrix of a digital processing unit in the image processing unit illustrated in FIG. 8. FIG.
10 is a block diagram showing an example of the configuration of a digital processing unit when the digital processing matrix shown in FIG. 9 is used.
FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a configuration of an error diffusion processing filter.
12 is a block diagram specifically showing the configuration of a conventional error diffusion processing circuit using the error diffusion processing filter shown in FIG. 11. FIG.
FIG. 13 is a block diagram showing a main part of an image processing apparatus proposed in a conventional publication.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 121 ... Digital filter processing (DF) circuit, 122 ... Line memory, 123 ... Binary image data, 132 ... Error filter part, 138 ... Digital filter part, 139 ... Multi-value image data, 141 ... Binarization circuit, 142 ... Threshold setting circuit, 145... Binarization error calculation unit, 147... Current line (L line) error, 148... First line memory, 149... One line previous error data, 151. , 152 ... second line memory, 153 ... error data before two lines, 161 ... filter coefficient switching control unit, 201 ... character / photo image determination unit, 202 ... determination result

Claims (10)

画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、
この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、
この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、
この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、
前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、
この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと前記２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタ
とを具備することを特徴とする画像処理装置。Binarizing means for binarizing multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold value;
Error calculation means for inputting multi-value image data before binarization by the binarization means and calculating an error in image density before and after binarization;
An error correction data calculating means for inputting error calculation results calculated by the error calculating means and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed next;
Adding means for adding the error correction data calculated by the error correction data calculating means to the multi-valued image data to be processed next;
Multi-valued image data restoring means for restoring multi-valued image data around the multi-valued image data binarized by the binarizing means using the error calculation result calculated by the error calculating means;
The multi-value image data restored by the multi-value image data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to respective components of a predetermined matrix and binarized. An image processing apparatus comprising a digital filter for performing filter processing. 画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、
この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、
この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、
この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、
前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、
この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと前記２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、
前記２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別手段と、
この判別手段の判別結果に応じて前記ディジタルフィルタのフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更手段
とを具備することを特徴とする画像処理装置。Binarizing means for binarizing multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold value;
Error calculation means for inputting multi-value image data before binarization by the binarization means and calculating an error in image density before and after binarization;
An error correction data calculating means for inputting error calculation results calculated by the error calculating means and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed next;
Adding means for adding the error correction data calculated by the error correction data calculating means to the multi-valued image data to be processed next;
Multi-valued image data restoring means for restoring multi-valued image data around the multi-valued image data binarized by the binarizing means using the error calculation result calculated by the error calculating means;
The multi-value image data restored by the multi-value image data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to respective components of a predetermined matrix and binarized. A digital filter for filtering,
Discrimination means for discriminating whether the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to a character area or a halftone area;
An image processing apparatus comprising: a filter coefficient changing unit that changes a filter coefficient of the digital filter in accordance with a determination result of the determination unit. 画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、
この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、
この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、
この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、
前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、
この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと前記２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、
前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力してこれを基に前記２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別手段と、
この判別手段が文字の領域であると判別したとき前記ディジタルフィルタをハイパスフィルタ特性に設定し、これ以外の判別が行われたとき前記ディジタルフィルタをローパスフィルタ特性に設定するようにフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更手段
とを具備することを特徴とする画像処理装置。Binarizing means for binarizing multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold value;
Error calculation means for inputting multi-value image data before binarization by the binarization means and calculating an error in image density before and after binarization;
An error correction data calculating means for inputting error calculation results calculated by the error calculating means and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed next;
Adding means for adding the error correction data calculated by the error correction data calculating means to the multi-valued image data to be processed next;
Multi-valued image data restoring means for restoring multi-valued image data around the multi-valued image data binarized by the binarizing means using the error calculation result calculated by the error calculating means;
The multi-value image data restored by the multi-value image data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to respective components of a predetermined matrix and binarized. A digital filter for filtering,
Based on the error calculation result calculated by the error calculation means, based on this, it is determined whether the multi-value image data binarized by the binarization means belongs to a character area or a halftone area. Discrimination means;
The filter coefficient is changed so that the digital filter is set to a high-pass filter characteristic when the determination means determines that the area is a character region, and the digital filter is set to a low-pass filter characteristic when any other determination is made. An image processing apparatus comprising: a filter coefficient changing unit. 画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化手段と、
この２値化手段による２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算手段と、
この誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出手段と、
この誤差補正データ算出手段で算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算手段と、
前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化手段によって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元手段と、
この多値画像データ復元手段によって復元された多値画像データと前記２値化手段で２値化する多値画像データを所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うディジタルフィルタと、
前記２値化手段で２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかあるいは網点の領域に属するかを判別する判別手段と、
この判別手段の判別結果に応じて前記ディジタルフィルタのフィルタ係数をそれぞれ変更するフィルタ係数変更手段
とを具備することを特徴とする画像処理装置。Binarizing means for binarizing multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold value;
Error calculation means for inputting multi-value image data before binarization by the binarization means and calculating an error in image density before and after binarization;
An error correction data calculating means for inputting error calculation results calculated by the error calculating means and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multi-value image data to be processed next;
Adding means for adding the error correction data calculated by the error correction data calculating means to the multi-valued image data to be processed next;
Multi-valued image data restoring means for restoring multi-valued image data around the multi-valued image data binarized by the binarizing means using the error calculation result calculated by the error calculating means;
The multi-value image data restored by the multi-value image data restoration means and the multi-value image data binarized by the binarization means are allocated to respective components of a predetermined matrix and binarized. A digital filter for filtering,
Discriminating means for discriminating whether the multi-value image data binarized by the binarizing means belongs to a character area, a halftone area or a halftone dot area;
An image processing apparatus comprising: filter coefficient changing means for changing filter coefficients of the digital filter in accordance with a determination result of the determination means. 前記多値画像データ復元手段は、所定の誤差演算式に、復元しようとしている画素の前記誤差計算手段によって計算された誤差計算結果をあてはめて、２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元することを特徴とする請求項１ないし請求項４いずれかに記載の画像処理装置。The multi-valued image data restoration unit applies the error calculation result calculated by the error calculation unit of the pixel to be restored to a predetermined error calculation formula, and multi-value image data around the binarized multi-value image data. 5. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the value image data is restored. 前記誤差計算手段によって計算された誤差を記憶するラインメモリを有するとともに、前記多値画像データ復元手段は、所定の誤差演算式に、前記ラインメモリに記憶された復元しようとしている画素の誤差計算結果をあてはめて、現ラインより前のラインにおける前記周辺の多値画像データを復元することを特徴とする請求項１ないし請求項５いずれかに記載の画像処理装置。The multi-valued image data restoration unit has a line memory for storing the error calculated by the error calculation unit, and the error calculation result of the pixel to be restored stored in the line memory in a predetermined error calculation formula 6. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the peripheral multi-value image data in the line before the current line is restored. 前記多値画像データ復元手段は、復元しようとする画素の前記誤差計算結果が正の場合には、前記誤差計算結果を当該復元しようとする画素の前記多値画像データとして復元し、復元しようとする画素の前記誤差計算結果が負の場合には、前記誤差計算結果に数値２５５を加算した値を当該復元しようとする画素の前記多値画像データとして復元することを特徴とする請求項１ないし請求項６いずれかに記載の画像処理装置。When the error calculation result of the pixel to be restored is positive, the multi-value image data restoration unit restores the error calculation result as the multi-value image data of the pixel to be restored, and tries to restore 2. If the error calculation result of a pixel to be negative is negative, a value obtained by adding a numerical value 255 to the error calculation result is restored as the multi-value image data of the pixel to be restored. The image processing apparatus according to claim 6. 画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化ステップと、A binarization step for binarizing the multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold;
この２値化ステップによる２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算ステップと、An error calculation step of inputting multi-value image data before binarization by the binarization step and calculating an error in image density before and after binarization;
この誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出ステップと、An error correction data calculation step for inputting error calculation results calculated by this error calculation step and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multivalued image data to be processed next;
この誤差補正データ算出ステップで算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算ステップと、An addition step of adding the error correction data calculated in the error correction data calculation step to the multi-valued image data to be processed next;
前記誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元ステップと、A multi-value image data restoring step for restoring multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step using the error calculation result calculated by the error calculation step;
この多値画像データ復元ステップによって復元された多値画像データと前記２値化ステップで２値化する多値画像データをディジタルフィルタを構成する所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップThe multi-value image data restored in the multi-value image data restoration step and the multi-value image data binarized in the binarization step are allocated to each component of a predetermined matrix constituting the digital filter and binarized. Filter processing step for filtering multi-value image data
とを具備することを特徴とする画像処理方法。An image processing method comprising: 画像の濃度に応じた多値画像データを所定のしきい値と比較して２値化する２値化ステップと、A binarization step for binarizing the multi-value image data corresponding to the density of the image with a predetermined threshold;
この２値化ステップによる２値化前の多値画像データを入力して２値化前後の画像濃度の誤差を計算する誤差計算ステップと、An error calculating step of inputting multi-valued image data before binarization by the binarization step and calculating an error in image density before and after binarization;
この誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を入力して次に処理されるべき多値画像データに加減する誤差補正データを算出する誤差補正データ算出ステップと、An error correction data calculation step for inputting error calculation results calculated by this error calculation step and calculating error correction data to be added to or subtracted from the multivalued image data to be processed next;
この誤差補正データ算出ステップで算出された誤差補正データを次に処理されるべき多値画像データに加える加算ステップと、An addition step of adding the error correction data calculated in the error correction data calculation step to the multi-valued image data to be processed next;
前記誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果を用いて前記２値化ステップによって２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元する多値画像データ復元ステップと、A multi-value image data restoring step for restoring multi-value image data around the multi-value image data binarized by the binarization step using the error calculation result calculated by the error calculation step;
この多値画像データ復元ステップによって復元された多値画像データと前記２値化ステップで２値化する多値画像データをディジタルフィルタを構成する所定のマトリックスのそれぞれの構成要素に割り振り２値化する多値画像データのフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、The multi-value image data restored in the multi-value image data restoration step and the multi-value image data binarized in the binarization step are allocated to each component of a predetermined matrix constituting the digital filter and binarized. A filtering step for filtering multi-valued image data;
前記２値化ステップで２値化する多値画像データが文字の領域に属するか中間調の領域に属するかを判別する判別ステップと、A determination step of determining whether the multi-value image data to be binarized in the binarization step belongs to a character region or a halftone region;
この判別ステップの判別結果に応じて前記ディジタルフィルタのフィルタ係数を変更するフィルタ係数変更ステップA filter coefficient changing step for changing the filter coefficient of the digital filter in accordance with the determination result of the determination step
とを具備することを特徴とする画像処理方法。An image processing method comprising: 前記多値画像データ復元ステップでは、所定の誤差演算式に、復元しようとしている画素の前記誤差計算ステップによって計算された誤差計算結果をあてはめて、２値化される多値画像データの周辺の多値画像データを復元することを特徴とする請求項８または請求項９記載の画像処理方法。In the multi-value image data restoration step, the error calculation result calculated by the error calculation step of the pixel to be restored is applied to a predetermined error calculation formula, and the peripheral multi-value image data to be binarized 10. The image processing method according to claim 8, wherein the value image data is restored.
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