JP3787890B2

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Publication number: JP3787890B2
Application number: JP11655296A
Authority: JP
Inventors: 康成吉田
Original assignee: Brother Industries Ltd
Current assignee: Brother Industries Ltd
Priority date: 1996-05-10
Filing date: 1996-05-10
Publication date: 2006-06-21
Anticipated expiration: 2016-05-10
Also published as: JPH09307756A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置に関し、更に詳細には、誤差拡散法により、注目画素の濃度を２値化したことによる誤差を周辺画素の濃度に所定の割合で分配しつつ、中間調画像の各画素の濃度を２値化して疑似中間調の画像データを作成する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、中間調画像を２値化して疑似中間調の画像を作成する場合の手段としては、誤差拡散法が知られている。この２値化処理は、階調再現性および解像度が優れた方法として、各種の２値化処理の中では、比較的良い評価が与えられている。
【０００３】
この誤差拡散法とは、中間調の濃度を２値化する際に生じる、実際の濃度と２値化した濃度との差を２値化誤差として周辺の画素に分配して、周辺画素の濃度の補正を行い、その補正後の濃度を所定閾値にて判定して、２値の内のいずれかの値に決定する処理である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような誤差拡散法では、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において、該エッジ部前の領域の濃度の影響が、誤差分配という形でエッジ部後の領域に大きく加わり、低濃度領域の最初の部分に空白部分が現れてしまうという問題があった。
【０００５】
例えば、濃度の範囲が０〜２５５である中間調の画像を、非記録出力を示す０、又は、記録出力を示す２５５の、いずれかの値に２値化する処理がなされた場合、中間調画像が高濃度（例えば２００）である領域では、閾値＝１２８より高くなるため、その領域が２値化されると濃度は２５５（記録）として出力される頻度が高くなる。このため、その２値化誤差は、２００−２５５＝−５５と、マイナスとなる。もし、高濃度の画素がエッジ部に存在していた場合には、そのマイナスの誤差は、低濃度（例えば１０）である領域に分配されることになる。このため、例えば−５５が低濃度画素に分配された場合には、補正後の濃度は、１０−５５＝−４５となる。
【０００６】
従って、エッジ部に隣接している低濃度画素は、マイナスの誤差の分配により一層小さい濃度に補正されることとなる。このため、エッジ部分の低濃度領域は、低濃度領域のみで２値化された場合と異なり、マイナスの誤差分配を受けて、濃度２５５の画素の出現が遅れ、濃度が均一な低濃度領域であるにもかかわらず、エッジ部において、特に濃度０（非記録）の出現確率が高い結果となり、空白部分が現れてしまうのである。
【０００７】
本発明は、このような問題に鑑みなされたものであり、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において空白部分が発生することのない疑似中間調画像を作成することができる画像処理装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段、及び発明の効果】
請求項１に記載の画像処理装置においては、画像データ作成手段が、誤差拡散法により、注目画素の濃度を２値化したことによる誤差を周辺画素の濃度に所定の割合で分配しつつ、中間調画像の各画素の濃度を２値化して疑似中間調の画像データを作成するのであるが、誤差データ準備手段が、前記中間調画像における各画素の濃度に夫々加算すべき誤差データを別途準備する。
【０００９】
そして、濃度変化判定手段が、前記中間調画像における注目画素の濃度が所定濃度以下であり、且つ、既に２値化された画素の内で前記注目画素に隣接する画素と前記注目画素との、前記中間調画像における濃度の差が、所定値よりも大きいか否かを判定し、この濃度変化判定手段にて肯定判定されると、誤差変更手段が、前記注目画素以外の画素を２値化したことに伴い前記注目画素の濃度に分配される誤差に代えて、誤差データ準備手段により前記注目画素に対応して準備された誤差データを、前記中間調画像における前記注目画素の濃度に加算し、画像データ作成手段に、その誤差データを加算した後の注目画素の濃度を２値化させる。
【００１０】
つまり、請求項１に記載の画像処理装置では、画像データ作成手段が今回２値化しようとしている注目画素の中間調画像における濃度が所定濃度以下であり、且つ、既に２値化された画素の内で注目画素に隣接する画素と該注目画素との中間調画像における濃度の差が、所定値よりも大きい場合（濃度変化判定手段にて肯定判定された場合）に、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化したと判断するようにしている。そして、この場合には、注目画素以外の画素を２値化したことに伴い注目画素の濃度に分配される誤差（即ち、既に２値化した他の画素から注目画素へ分配加算される誤差）に代えて、注目画素の中間調画像における元の濃度に、誤差データ準備手段により別途準備された誤差データを加算し、その加算後の注目画素の濃度を、画像データ作成手段に２値化させるようにしている。
【００１１】
このような請求項１に記載の画像処理装置によれば、前述したように、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部に隣接している低濃度画素に、大幅なマイナスの誤差が分配加算されるような場合には、その画素の中間調画像における元の濃度に対し、他の画素から分配加算される本来の誤差に代えて、別途準備した誤差データが加算され、その加算後の濃度に対して２値化が行われることとなるため、上記低濃度画素に対するマイナスの誤差分配による影響を抑制することができる。この結果、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において空白部分が発生することのない疑似中間調画像を作成することができる。
【００１２】
尚、誤差データ準備手段は、単に誤差データを予め記憶しておくことで準備するようにしても良い。また、中間調画像の１画面分の誤差データを準備することなく、繰り返し使用できる様な所定サイズ分の誤差データを準備するようにしても良い。
【００１３】
次に、請求項２に記載の画像処理装置では、請求項１に記載の画像処理装置において、誤差データ準備手段は、前記中間調画像と同サイズで且つ全ての画素の濃度が所定の低濃度に設定された一定濃度画像に対して、画像データ作成手段と同様の誤差拡散法による２値化処理を行った際に、当該一定濃度画像における各画素の濃度に夫々分配される各誤差を、前記中間調画像にて対応する位置に配置された画素の濃度に加算すべき誤差データとして準備する。
【００１４】
この請求項２に記載の画像処理装置によれば、濃度変化判定手段にて肯定判定されると、その時の注目画素の中間調画像における濃度に対して、全画素の濃度が所定の低濃度であった場合に分配加算されるであろう誤差が、上記誤差データとして加算されることとなる。この結果、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において、低濃度画素に対するマイナスの誤差分配を抑制することができると共に、上記エッジ部の低濃度領域に対し自然で均一なパターンの２値化結果を得ることができる。よって、上記エッジ部において空白部分が発生せず、しかも、そのエッジ部を自然で違和感なく再現することのできる疑似中間調画像を得ることができる。
【００１５】
次に、請求項３に記載の画像処理装置では、請求項２に記載の画像処理装置において、誤差データ準備手段は、前記中間調画像における各画素の濃度に夫々加算すべき前記誤差データを、濃度が異なる複数の一定濃度画像の夫々に基づいて複数個ずつ準備する。そして、誤差変更手段は、誤差データ準備手段が準備した複数の誤差データの中から、前記中間調画像における前記注目画素の濃度に最も適した濃度の一定濃度画像に基づく誤差データを選択して、前記注目画素の濃度に加算する。
【００１６】
この請求項３に記載の画像処理装置によれば、濃度変化判定手段にて肯定判定されると、その時の注目画素の中間調画像における濃度に対して、全画素の濃度が注目画素の濃度であった場合に分配加算されるであろう誤差により近い値の誤差が、上記誤差データとして加算されることとなる。よって、請求項２に記載の画像処理装置に対し、一層大きな効果を得ることができる。
【００１７】
ところで、請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置において、誤差データ準備手段は、中間調画像における各画素の濃度に夫々加算すべき各誤差データを、予め記憶しておくことで準備するようにしても良いが、請求項４に記載のように構成すれば、記憶すべきデータの量を低減することができる。
【００１８】
即ち、請求項４に記載の画像処理装置では、誤差データ準備手段が、前述した一定濃度画像に対して誤差拡散法による２値化処理を実行することにより、中間調画像における各画素の濃度に夫々加算すべき誤差データを準備するようにしている。よって、予め記憶しておかなければならないデータの量を低減することができ、延いては、装置の小型化及び低コスト化を実現することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図１は、一実施の形態の画像処理回路１を示すブロック図である。本実施の形態における画像処理回路１は、コンピュータとして構成されており、ディジタル電気信号で入力された中間調の原画像データに対して誤差拡散法による２値化処理を行うことにより、疑似中間調の画像データを作成する。
【００２０】
この画像処理回路１は、中間調の原画像情報の全部または一部を記憶する原画像記憶装置（画像メモリ）３、各計算結果を格納するＲＡＭ５、各種プログラムやデータを格納するＲＯＭ７、ＲＡＭ５を用いて各種画像処理を行うＣＰＵ９、誤差拡散処理後（２値化後）の疑似中間調の画像データを記憶する出力画像記憶装置（画像メモリ）１１、およびこれらの構成を信号的に接続するバス１３により構成されている。そして、前記ＲＯＭ７には、後述する画像データ作成処理のプログラムや、２値化誤差分配マトリックスとしての重み付け係数マトリクスなどが記憶されている。
【００２１】
撮像装置や既に撮影された画像データを記憶する外部記憶装置等の画像入力手段（図示省略）から入力された中間調の原画像データは、バス１３を介して原画像記憶装置３に記憶される。尚、原画像データの入力は、１画素毎でも、１ライン毎でも、また、１画面分送られても構わない。そして、原画像記憶装置３に格納された原画像データに対し、ＣＰＵ９がＲＯＭ７内のプログラムや上記重み付け係数マトリクスを用いて誤差拡散法による２値化を行うことで、疑似中間調の画像データを作成する。
【００２２】
そこで以下、中間調の原画像データから疑似中間調の画像データを作成する手順について、図２及び図３のフローチャートに基づき説明する。尚、原画像データの各画素の濃度の階調数は、０〜２５５の２５６階調であるとする。
図２は、ＣＰＵ９が実行する画像データ作成処理を表わすフローチャートである。
【００２３】
画像データ作成処理の実行が開始されると、まず、ステップ（以下、単に「Ｓ」と記す）１００にて、画像入力手段によって入力された原画像データが格納された原画像記憶装置３から、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y を取り出す。尚、注目画素の処理は、原画像の左上の位置を原点（０，０）として、この原点（０，０）からはじめて、右（ｘ）方向を主走査方向、下（ｙ）方向を副走査方向として、順次、各画素について実行される。
【００２４】
そして、続くＳ１１０にて、取り出した注目画素の入力濃度Ｉx,y が６０以下であるか否かを判定し、６０以下でない場合には、Ｓ１２０へ進んで、図３に示す２値化処理を実行する。
図３に示すように２値化処理では、まず、Ｓ３１０にて、注目画素の入力濃度Ｉx,y に対し、既に計算されている周辺画素からの２値化誤差和（以下、誤差データという）Ｅx,y を加算して、注目画素の補正濃度Ｉ′x,y を求める。尚、この誤差データＥx,y は、今回の注目画素（ｘ，ｙ）の処理以前に処理された他の画素について、後述するＳ３７０〜Ｓ４００での２値化誤差の分配が行われたことにより、各画素毎に設けられた２値化誤差記憶用バッファのうち、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差記憶用バッファ内に蓄積されて既に得られている値である。また、最初に処理される原点の画素（０，０）に対しては、誤差データＥx,y として「０」又は所定の値が与えられている。
【００２５】
次に、Ｓ３２０にて、Ｓ３１０で求めた補正濃度Ｉ′x,y と予め設定された閾値Ｔとを比較して、補正濃度Ｉ′x,y が閾値Ｔ以上であるか否かを判定する。尚、本実施の形態において、閾値Ｔは、階調数２５６の半分である１２８に設定してある。例えば階調数が１０２４であれば、閾値Ｔは５１２に設定されることが好ましい。
【００２６】
そして、補正濃度Ｉ′x,y が閾値Ｔ以上であれば、続くＳ３３０にて、記録出力（オン）を示す「２５５」を、注目画素の出力値Ｉo として設定し、逆に、補正濃度Ｉ′x,y が閾値Ｔ未満であれば、Ｓ３４０に移行して、非記録出力（オフ）を示す「０」を、注目画素の出力値Ｉo として設定する。
【００２７】
このようにして、Ｓ３３０又はＳ３４０の処理により、注目画素（ｘ，ｙ）の出力値Ｉo が「２５５」又は「０」の何れかに２値化されると、Ｓ３５０へ移行して、上記の如く注目画素（ｘ，ｙ）に対して決定された出力値Ｉo を、出力画像記憶装置１１に格納する。そして、続くＳ３６０にて、Ｓ３３０又はＳ３４０で２値化したことに伴う２値化誤差ｅを算出する。この２値化誤差ｅは、上記補正濃度Ｉ′x,y から出力値Ｉo を引いたもの、即ち「ｅ＝Ｉ′x,y−Ｉo」である。
【００２８】
次に、Ｓ３７０〜Ｓ４００により、Ｓ３６０で算出した２値化誤差ｅを周辺画素に分配するための処理を実行する。
即ち、まずＳ３７０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅが分配される周辺画素の内の１つを選択する。ここで、本実施の形態においては、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅが、「＊」を注目画素位置として図４に示した重み付けマトリックスに基づいて分配される。つまり、画像上の配置では図５に示す如く、注目画素「＊」（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅは、１２個の周辺画素（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋２，ｙ）、（ｘ−２，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋２，ｙ＋１）、（ｘ−２，ｙ＋２）、（ｘ−１，ｙ＋２）、（ｘ，ｙ＋２）、（ｘ＋１，ｙ＋２）、（ｘ＋２，ｙ＋２）が分配の対象となっている。従って、Ｓ３７０では、その処理毎に、上記１２個の周辺画素の内の１つが順次選択されこととなる。
【００２９】
そして、続くＳ３８０にて、Ｓ３７０で選択した周辺画素に該当する重み付け係数を、図４に示した重み付けマトリックスから読み出し、続くＳ３９０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅに上記読み出した重み付け係数を乗じた値を、Ｓ３７０で選択した周辺画素の２値化誤差記憶用バッファ内に蓄積加算する。
【００３０】
例えば、Ｓ３７０にて、図５に示す注目画素「＊」の右側に隣接する周辺画素（ｘ＋１，ｙ）が選択されたとすると、Ｓ３８０では、図４に示した重み付けマトリックスから、その周辺画素（ｘ＋１，ｙ）に該当する重み付け係数「７／４８」が読み出され、続くＳ３９０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差ｅに重み付け係数「７／４８」を乗じた値（「（７／４８」・ｅ）が、その周辺画素（ｘ＋１，ｙ）の２値化誤差記憶用バッファ内に、誤差データＥx+1,y として蓄積加算される。尚、このように蓄積加算された誤差データＥx+1,y は、前述したＳ１００で画素（ｘ＋１，ｙ）が注目画素として選択され、且つ、Ｓ１１０で画素（ｘ＋１，ｙ）の入力濃度Ｉx+1,y が６０以下でないと判定された場合に、当該２値化処理のＳ３１０にて、その入力濃度Ｉx+1,y に加算され、これにより画素（ｘ＋１，ｙ）の補正濃度Ｉ′x+1,y が求められることとなる。
【００３１】
このようにして、Ｓ３９０の処理が実行されると、続くＳ４００にて、今回の注目画素（ｘ，ｙ）に対する全周辺画素の処理が終了したか否かを判定し、まだ未処理の周辺画素があれば、再度、Ｓ３７０からの処理を開始して、次の周辺画素に対する処理に移る。
【００３２】
そして、Ｓ４００にて、１注目画素（ｘ，ｙ）に対する全周辺画素についての処理が終了したと判定すると、当該２値化処理を一旦終了して、図２のＳ１３０へ進む。
Ｓ１３０では、原画像の１画面分と同サイズで且つ全ての画素の濃度が夫々１０，３０，５０に設定された３種類の一定濃度画像に対して、夫々、前述したＳ１００及びＳ１２０の２値化処理と全く同様の誤差拡散法による２値化処理を実行する。
【００３３】
即ち、Ｓ１３０では、上記３種類の各一定濃度画像に対して、夫々、Ｓ１００で今回の処理対象として選んだ原画像における注目画素（ｘ，ｙ）と同じ座標位置の画素を注目画素として、Ｓ１２０と全く同様の２値化処理を実行する。尚、以下の説明において、全画素の濃度が１０に設定された一定濃度画像を、一定濃度画像１０といい、全画素の濃度が３０に設定された一定濃度画像を、一定濃度画像３０といい、全画素の濃度が５０に設定された一定濃度画像を、一定濃度画像５０という。また、Ｓ１３０で一定濃度画像１０，３０，５０の夫々に対して２値化処理を実行する順番は、任意である。
【００３４】
そして、このようにＳ１３０にて、一定濃度画像１０，３０，５０の夫々に対する２値化処理を実行した後、Ｓ１４０に進んで、原画像の１画面分の全画素について処理が終了したか否かを判定し、未処理の画素が存在すれば、再度、Ｓ１００に戻り、原画像における次の座標の画素を注目画素として、前述した処理を繰り返す。そして、Ｓ１４０にて、全画素についての処理が終了したと判定すれば、当該画像データ作成処理を終了する。
【００３５】
ここで、図２に示すように、前述したＳ１１０にて、Ｓ１００で取り出した注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が６０以下であると判定した場合には、Ｓ１５０に移行する。そして、このＳ１５０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の１ラスタ前の画素（即ち、注目画素の左に隣接する画素（ｘ−１，ｙ））の入力濃度Ｉx-1,y が２２０以上であるか否かを判定し、２２０以上でない場合には、Ｓ１６０に進んで、今度は、注目画素（ｘ，ｙ）の１カラム前の画素（即ち、注目画素の上方に隣接する画素（ｘ，ｙ−１））の入力濃度Ｉx,y-1 が２２０以上であるか否かを判定する。そして、上記入力濃度Ｉx,y-1 が２２０以上でない場合には、そのままＳ１２０に移行して、前述した図３の２値化処理を実行する。
【００３６】
これに対して、Ｓ１５０で１ラスタ前の画素の入力濃度Ｉx-1,y が２２０以上であると判定した場合、或いは、Ｓ１６０で１カラム前の画素の入力濃度Ｉx,y-1 が２２０以上であると判定した場合、即ち、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が６０以下の低濃度であり、且つ、既に２値化された画素の内で注目画素（ｘ，ｙ）に隣接する画素と注目画素（ｘ，ｙ）との入力濃度の差が、１２０（＝２２０−６０）よりも大きい場合には、Ｓ１７０に移行する。
【００３７】
そして、Ｓ１７０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が２０以下であるか否かを判定し、２０以下であれば、Ｓ１８０に進んで、今回の注目画素（ｘ，ｙ）の処理以前に他の画素についてＳ１２０の２値化処理が実行されたことにより注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差記憶用バッファ内に蓄積加算された、周辺画素から注目画素（ｘ，ｙ）への本来の誤差データＥx,y を、一定濃度画像１０の場合の誤差データＥ′(10)x,y に変更し、その後Ｓ１２０の２値化処理を実行する。
【００３８】
つまり、Ｓ１８０では、前述したＳ１３０で一定濃度画像１０に対しＳ１２０と同様の２値化処理を実行したことによって得た、原画像の注目画素（ｘ，ｙ）と同じ座標位置の画素に加算すべき誤差データＥ′(10)x,y を、原画像の注目画素（ｘ，ｙ）に対応する２値化誤差記憶用バッファ内に、上記本来の誤差データＥx,y に代えて格納するようにしている。
【００３９】
よって、Ｓ１８０の後にＳ１２０の２値化処理（図３）が実行されると、そのＳ３１０では、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に一定濃度画像１０の場合の誤差データＥ′(10)x,y が加算されて、注目画素（ｘ，ｙ）の補正濃度Ｉ′x,y が求められ、その補正濃度Ｉ′x,y に対してＳ３２０〜Ｓ４００の２値化のための処理が実行されることとなる。
【００４０】
一方、Ｓ１７０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が２０以下ではないと判定した場合には、Ｓ１９０に移行して、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が４０以下であるか否かを判定する。そして、入力濃度Ｉx,y が４０以下であった場合、即ち、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が２０よりも大きく４０以下であった場合には、Ｓ２００に進んで、Ｓ１８０の処理と同様に、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差記憶用バッファ内に蓄積加算された周辺画素から注目画素（ｘ，ｙ）への本来の誤差データＥx,y を、一定濃度画像３０の場合の誤差データＥ′(30)x,y に変更し、その後Ｓ１２０の２値化処理を実行する。
【００４１】
また、Ｓ１９０にて、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が４０以下ではないと判定した場合、即ち、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が４０よりも大きく６０以下であった場合には、Ｓ２１０に移行して、Ｓ１８０，Ｓ２００の処理と同様に、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化誤差記憶用バッファ内に蓄積加算された周辺画素から注目画素（ｘ，ｙ）への本来の誤差データＥx,y を、一定濃度画像５０の場合の誤差データＥ′(50)x,y に変更し、その後Ｓ１２０の２値化処理を実行する。
【００４２】
即ち、本実施の形態の画像処理回路１では、Ｓ１００，Ｓ１２０（２値化処理），及びＳ１４０の処理により、原画像の各画素を、順次、注目画素（ｘ，ｙ）として、誤差拡散法による２値化処理を行い、この処理によって疑似中間調の画像データを作成するのであるが、これと並行して、Ｓ１３０の処理により、原画像と同サイズの一定濃度画像１０，３０，５０に対しても、夫々、Ｓ１２０の２値化処理と全く同様の２値化処理を実行するようにしている。
【００４３】
そして、今回２値化しようとしている注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y が６０以下の低濃度であり（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、且つ、既に２値化された画素の内で注目画素（ｘ，ｙ）に隣接する画素と注目画素（ｘ，ｙ）との入力濃度の差が、１２０よりも大きい場合には（Ｓ１５０：ＹＥＳ又はＳ１６０：ＹＥＳ）、原画像の濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化したと判断して、Ｓ１７０〜Ｓ２１０の処理により、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に加算される本来の誤差データＥx,y を、Ｓ１３０の一定濃度画像１０，３０，５０に対する２値化処理で準備しておいた誤差データＥ′(10)x,y 、Ｅ′(30)x,y 、Ｅ′(50)x,y の内の何れかに変更し、その変更後の誤差データＥ′を注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に加算して、注目画素（ｘ，ｙ）の２値化を行うようにしている。
【００４４】
尚、本実施の形態においては、Ｓ１００，Ｓ１２０（２値化処理），及びＳ１４０が画像データ作成手段としての処理に相当し、Ｓ１３０が誤差データ準備手段としての処理に相当し、Ｓ１１０，Ｓ１５０，及びＳ１６０が濃度変化判定手段としての処理に相当し、Ｓ１７０〜Ｓ２１０が誤差変更手段としての処理に相当している。
【００４５】
よって、例えば図６に示すように、原画像に高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部が存在する場合、そのエッジ部に隣接している低濃度領域の各画素「○」の入力濃度Ｉには、他の画素から分配加算される本来の誤差データＥに代えて、Ｓ１３０の一定濃度画像に対する２値化処理によって別途準備した誤差データＥ′が加算され、その加算後の補正濃度Ｉ′に対して２値化が行われる。従って、本実施の形態の画像処理回路１によれば、高濃度領域の画素から低濃度領域の上記各画素「○」への大幅なマイナスの誤差分配を抑制することができ、この結果、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において空白部分が発生することのない疑似中間調の画像データを作成することができるようになる。
【００４６】
しかも、本実施の形態の画像処理回路１では、濃度が異なる３種類の一定濃度画像１０，３０，５０の夫々に対して、Ｓ１２０の２値化処理と全く同様の２値化処理を実行することにより、３つの誤差データＥ′(10)x,y 、Ｅ′(30)x,y 、Ｅ′(50)x,y を準備するようにしており、Ｓ１７０及びＳ１９０の判定によって、その３つの誤差データＥ′(10)x,y 、Ｅ′(30)x,y 、Ｅ′(50)x,y の中から、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に最も近い濃度の一定濃度画像に基づく誤差データＥ′を選択して、注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に加算するようにしている。
【００４７】
よって、本実施の形態の画像処理回路１によれば、Ｓ１５０或いはＳ１６０で肯定判定された場合（即ち、原画像の濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化したと判断した場合）には、その時の注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y に対して、全画素の入力濃度Ｉが注目画素（ｘ，ｙ）の入力濃度Ｉx,y であった場合に分配加算されるであろう誤差データにより近い値の誤差データが加算されることとなる。この結果、濃度が高濃度から低濃度へ急激に変化するエッジ部において、低濃度領域の画素に対するマイナスの誤差分配を抑制できると共に、そのエッジ部の低濃度領域に対して、より自然で均一なパターンの２値化結果を得ることができる。よって、上記エッジ部において空白部分が発生せず、しかも、そのエッジ部を自然で違和感なく再現することのできる疑似中間調の画像データを得ることができる。
【００４８】
尚、前述した誤差データＥ′(10)x,y 、Ｅ′(30)x,y 、Ｅ′(50)x,y は、予め計算してＲＡＭ５やＲＯＭ７等に格納しておくようにしても良いが、本実施の形態の画像処理回路１の如く、２値化処理（Ｓ１３０）を実行することによりその都度求めるように構成すれば、記憶すべきデータの量を低減できるという点で有利である。
【図面の簡単な説明】
【図１】一実施の形態としての画像処理回路を示すブロック図である。
【図２】画像処理回路で実行される画像データ作成処理を表すフローチャートである。
【図３】画像データ作成処理の中で実行される２値化処理を表すフローチャートである。
【図４】誤差分配マトリックスの構成説明図である。
【図５】注目画素「＊」に対する周辺画素の配置説明図である。
【図６】画像データ作成処理の作用を説明する説明図である。
【符号の説明】
１…画像処理回路３…原画像記憶装置５…ＲＡＭ７…ＲＯＭ
９…ＣＰＵ１１…出力画像記憶装置１３…バス[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly, to each pixel of a halftone image while distributing an error caused by binarizing the density of a pixel of interest to a density of surrounding pixels at a predetermined ratio by an error diffusion method. The present invention relates to an image processing apparatus that binarizes the density of the image and creates pseudo halftone image data.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, an error diffusion method is known as means for creating a halftone image by binarizing a halftone image. This binarization process is given a relatively good evaluation among various binarization processes as a method with excellent gradation reproducibility and resolution.
[0003]
In this error diffusion method, the difference between the actual density and the binarized density generated when binarizing the halftone density is distributed to the surrounding pixels as a binarization error. Is a process of determining the density after the correction with a predetermined threshold value and determining one of the two values.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in such an error diffusion method, in the edge portion where the density changes rapidly from a high density to a low density, the influence of the density in the area before the edge is greatly increased in the area after the edge in the form of error distribution. In addition, there is a problem that a blank portion appears at the beginning of the low density region.
[0005]
For example, when a halftone image having a density range of 0 to 255 is binarized to either 0 indicating non-recording output or 255 indicating recording output, halftone images are processed. In an area where the image has a high density (for example, 200), the threshold value is higher than 128. Therefore, when the area is binarized, the frequency of outputting the density as 255 (recording) increases. For this reason, the binarization error is minus 200−255 = −55. If a high density pixel exists in the edge portion, the negative error is distributed to an area having a low density (for example, 10). For this reason, for example, when −55 is distributed to the low density pixels, the corrected density is 10−55 = −45.
[0006]
Therefore, the low density pixel adjacent to the edge portion is corrected to a smaller density by the distribution of the minus error. For this reason, unlike the case where the low density area of the edge portion is binarized only by the low density area, the appearance of pixels with density 255 is delayed due to a negative error distribution, and the density is uniform in the low density area. In spite of the fact, the edge portion has a particularly high probability of appearance of density 0 (non-recording), and a blank portion appears.
[0007]
The present invention has been made in view of such a problem, and is an image that can create a pseudo halftone image in which a blank portion does not occur at an edge portion where the density rapidly changes from a high density to a low density. An object is to provide a processing apparatus.
[0008]
[Means for solving the problems and effects of the invention]
In the image processing apparatus according to claim 1, the image data creation unit distributes an error caused by binarizing the density of the target pixel by an error diffusion method to the density of the peripheral pixels at a predetermined ratio, and A pseudo-halftone image data is created by binarizing the density of each pixel of a tone image, and error data preparation means separately prepares error data to be added to the density of each pixel in the halftone image. To do.
[0009]
The density change determining means includes a pixel adjacent to the pixel of interest and the pixel of interest among the pixels already binarized in which the density of the pixel of interest in the halftone image is equal to or lower than a predetermined density. It is determined whether or not the difference in density in the halftone image is larger than a predetermined value. If the density change determining unit makes an affirmative determination, the error changing unit binarizes pixels other than the target pixel. Accordingly, instead of the error distributed to the density of the target pixel, error data prepared for the target pixel by the error data preparation unit is added to the density of the target pixel in the halftone image. Then, the image data creating means binarizes the density of the target pixel after adding the error data.
[0010]
In other words, in the image processing apparatus according to claim 1, the density of the pixel of interest that the image data creation unit is to binarize at this time in the halftone image is equal to or lower than the predetermined density and the binarized pixels are already recorded. If the difference in density in the halftone image between the pixel adjacent to the pixel of interest and the pixel of interest is greater than a predetermined value (when affirmative determination is made by the density change determination means), the density is changed from high to low. It is judged that the concentration has changed rapidly. In this case, an error that is distributed to the density of the pixel of interest when the pixels other than the pixel of interest are binarized (that is, an error that is distributed and added from the other binarized pixels to the pixel of interest). Instead, the error data separately prepared by the error data preparation unit is added to the original density of the target pixel in the halftone image, and the density of the target pixel after the addition is binarized by the image data generation unit. I am doing so.
[0011]
According to the image processing apparatus of the first aspect, as described above, a large negative error is caused in the low density pixel adjacent to the edge portion where the density rapidly changes from the high density to the low density. Is distributed and added to the original density in the halftone image of that pixel, instead of the original error distributed and added from other pixels, separately prepared error data is added. Since binarization is performed on the subsequent density, it is possible to suppress the influence of the negative error distribution on the low density pixels. As a result, it is possible to create a pseudo halftone image in which a blank portion does not occur in an edge portion where the density rapidly changes from a high density to a low density.
[0012]
The error data preparation means may be prepared by simply storing error data in advance. Further, error data for a predetermined size that can be used repeatedly may be prepared without preparing error data for one halftone image.
[0013]
Next, in the image processing device according to claim 2, in the image processing device according to claim 1, the error data preparation unit has the same size as the halftone image and the density of all pixels is a predetermined low density. When the binarization process by the error diffusion method similar to that of the image data creation unit is performed on the constant density image set to, each error distributed to the density of each pixel in the constant density image, Prepared as error data to be added to the density of pixels arranged at corresponding positions in the halftone image.
[0014]
According to the image processing apparatus of the second aspect, when the density change determination unit makes an affirmative determination, the density of all the pixels is a predetermined low density with respect to the density in the halftone image of the target pixel at that time. In such a case, an error that would be distributed and added is added as the error data. As a result, it is possible to suppress the negative error distribution to the low density pixels at the edge portion where the density rapidly changes from the high density to the low density, and to form a natural and uniform pattern with respect to the low density area of the edge portion. A binarized result can be obtained. Therefore, a blank portion does not occur in the edge portion, and a pseudo halftone image that can reproduce the edge portion naturally and without a sense of incongruity can be obtained.
[0015]
Next, in the image processing device according to claim 3, in the image processing device according to claim 2, the error data preparation unit adds the error data to be added to the density of each pixel in the halftone image, A plurality of images are prepared based on each of a plurality of constant density images having different densities. Then, the error changing unit selects error data based on a constant density image having a density most suitable for the density of the target pixel in the halftone image from the plurality of error data prepared by the error data preparation unit, Add to the density of the pixel of interest.
[0016]
According to the image processing apparatus of claim 3, when the density change determination unit makes an affirmative determination, the density of all pixels is the density of the target pixel with respect to the density of the target pixel at that time in the halftone image. In this case, an error closer to the error that would be distributed and added is added as the error data. Therefore, a greater effect can be obtained with respect to the image processing apparatus according to the second aspect.
[0017]
By the way, in the image processing apparatus according to claim 2 or 3, the error data preparation means prepares by storing in advance each error data to be added to the density of each pixel in the halftone image. However, if configured as described in claim 4, the amount of data to be stored can be reduced.
[0018]
In other words, in the image processing apparatus according to the fourth aspect, the error data preparation means executes the binarization processing by the error diffusion method on the constant density image described above, thereby adjusting the density of each pixel in the halftone image. Error data to be added is prepared. Therefore, it is possible to reduce the amount of data that must be stored in advance, and thus, it is possible to reduce the size and cost of the device.
[0019]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram illustrating an image processing circuit 1 according to an embodiment. The image processing circuit 1 in the present embodiment is configured as a computer, and performs pseudo-halftoning by performing binarization processing by an error diffusion method on halftone original image data input as a digital electrical signal. Create image data.
[0020]
The image processing circuit 1 includes an original image storage device (image memory) 3 that stores all or part of halftone original image information, a RAM 5 that stores calculation results, a ROM 7 that stores various programs and data, and a RAM 5. CPU 9 for performing various types of image processing using, an output image storage device (image memory) 11 for storing pseudo-halftone image data after error diffusion processing (after binarization), and a bus for connecting these components in a signal manner 13. The ROM 7 stores an image data creation processing program to be described later, a weighting coefficient matrix as a binarized error distribution matrix, and the like.
[0021]
Halftone original image data input from an image input unit (not shown) such as an imaging device or an external storage device that stores already captured image data is stored in the original image storage device 3 via the bus 13. . The input of the original image data may be sent for each pixel, for each line, or for one screen. Then, the CPU 9 binarizes the original image data stored in the original image storage device 3 by the error diffusion method using the program in the ROM 7 or the weighting coefficient matrix, so that the pseudo-halftone image data is converted into the halftone image data. create.
[0022]
Therefore, a procedure for creating pseudo halftone image data from halftone original image data will be described below with reference to the flowcharts of FIGS. It is assumed that the number of gradation levels of each pixel of the original image data is 256 gradations from 0 to 255.
FIG. 2 is a flowchart showing image data creation processing executed by the CPU 9.
[0023]
When the execution of the image data creation process is started, first, in step (hereinafter simply referred to as “S”) 100, from the original image storage device 3 storing the original image data input by the image input means, The input density Ix, y of the pixel of interest (x, y) is extracted. Note that the processing of the pixel of interest starts from the origin (0, 0) with the upper left position of the original image as the origin (0, 0), the right (x) direction is the main scanning direction, and the lower (y) direction is the sub-direction. The scanning direction is sequentially executed for each pixel.
[0024]
In subsequent S110, it is determined whether or not the input density Ix, y of the extracted target pixel is 60 or less. If not, the process proceeds to S120, and the binarization processing shown in FIG. 3 is performed. Execute.
As shown in FIG. 3, in the binarization process, first, in S310, the binarization error sum (hereinafter referred to as error data) from the surrounding pixels already calculated for the input density Ix, y of the target pixel. Ex, y is added to obtain the corrected density I′x, y of the target pixel. Note that this error data Ex, y is obtained by performing binarization error distribution in S370 to S400, which will be described later, on other pixels processed before the processing of the current pixel of interest (x, y). Among the binarization error storage buffers provided for each pixel, the values are already obtained by being accumulated in the binarization error storage buffer of the pixel of interest (x, y). Further, “0” or a predetermined value is given as the error data Ex, y to the origin pixel (0,0) processed first.
[0025]
Next, in S320, the correction density I′x, y obtained in S310 is compared with a preset threshold value T to determine whether or not the correction density I′x, y is greater than or equal to the threshold value T. . In the present embodiment, the threshold value T is set to 128, which is half the number of gradations 256. For example, if the number of gradations is 1024, the threshold T is preferably set to 512.
[0026]
If the correction density I′x, y is equal to or greater than the threshold value T, then in S330, “255” indicating the recording output (ON) is set as the output value Io of the target pixel, and conversely, the correction density I If ′ x, y is less than the threshold value T, the process proceeds to S340, and “0” indicating non-recording output (off) is set as the output value Io of the target pixel.
[0027]
In this way, when the output value Io of the target pixel (x, y) is binarized to either “255” or “0” by the process of S330 or S340, the process proceeds to S350, and the above-described process is performed. The output value Io determined for the pixel of interest (x, y) as described above is stored in the output image storage device 11. In subsequent S360, a binarization error e accompanying the binarization in S330 or S340 is calculated. The binarization error e is obtained by subtracting the output value Io from the correction density I'x, y, that is, "e = I'x, y-Io".
[0028]
Next, in S370 to S400, processing for distributing the binarization error e calculated in S360 to surrounding pixels is executed.
That is, first, in S370, one of the peripheral pixels to which the binarization error e of the target pixel (x, y) is distributed is selected. Here, in the present embodiment, the binarization error e of the target pixel (x, y) is distributed based on the weighting matrix shown in FIG. 4 with “*” as the target pixel position. That is, in the arrangement on the image, as shown in FIG. 5, the binarization error e of the pixel of interest “*” (x, y) is 12 peripheral pixels (x + 1, y), (x + 2, y), (x -2, y + 1), (x-1, y + 1), (x, y + 1), (x + 1, y + 1), (x + 2, y + 1), (x-2, y + 2), (x-1, y + 2), (x , Y + 2), (x + 1, y + 2), and (x + 2, y + 2) are distribution targets. Accordingly, in S370, one of the 12 peripheral pixels is sequentially selected for each processing.
[0029]
In subsequent S380, the weighting coefficient corresponding to the peripheral pixel selected in S370 is read out from the weighting matrix shown in FIG. 4, and in subsequent S390, the binarization error e of the target pixel (x, y) is added to the above-described binarization error e. The value multiplied by the read weighting coefficient is accumulated and added in the binarization error storage buffer of the peripheral pixel selected in S370.
[0030]
For example, if the neighboring pixel (x + 1, y) adjacent to the right side of the target pixel “*” shown in FIG. 5 is selected in S370, the neighboring pixel (x + 1) is selected from the weighting matrix shown in FIG. 4 in S380. , Y), the weighting coefficient “7/48” is read out, and in S390, a value obtained by multiplying the binarization error e of the pixel of interest (x, y) by the weighting coefficient “7/48” (“ (7/48 "· e) is accumulated and added as error data Ex + 1, y in the binarized error storage buffer of the peripheral pixel (x + 1, y). In the error data Ex + 1, y, the pixel (x + 1, y) is selected as the target pixel in S100 described above, and the input density Ix + 1, y of the pixel (x + 1, y) is not less than 60 in S110. If it is determined, in S310 of the binarization process, Input is added to a concentration Ix + 1, y, thereby so that the corrected density I'x + 1, y of a pixel (x + 1, y) are determined for.
[0031]
In this way, when the process of S390 is executed, in the subsequent S400, it is determined whether or not the processing of all peripheral pixels for the current pixel of interest (x, y) has been completed, and the unprocessed peripheral pixels If there is, the process from S370 is started again, and the process proceeds to the process for the next peripheral pixel.
[0032]
If it is determined in S400 that the processing for all peripheral pixels for one pixel of interest (x, y) has been completed, the binarization processing is temporarily terminated, and the process proceeds to S130 in FIG.
In S130, the binary values of S100 and S120 described above are applied to three types of constant density images having the same size as that of one screen of the original image and the densities of all pixels set to 10, 30, and 50, respectively. The binarization process by the error diffusion method exactly the same as the binarization process is executed.
[0033]
That is, in S130, for each of the three types of constant density images, a pixel at the same coordinate position as the target pixel (x, y) in the original image selected as the current processing target in S100 is used as the target pixel. The same binarization process is executed. In the following description, a constant density image in which the density of all pixels is set to 10 is referred to as a constant density image 10, and a constant density image in which the density of all pixels is set to 30 is referred to as a constant density image 30. A constant density image in which the density of all pixels is set to 50 is referred to as a constant density image 50. In addition, the order in which the binarization processing is performed on each of the constant density images 10, 30, and 50 in S130 is arbitrary.
[0034]
Then, after performing binarization processing on each of the constant density images 10, 30, and 50 in S130 as described above, the process proceeds to S140, and whether or not the processing has been completed for all pixels of one screen of the original image. If there is an unprocessed pixel, the process returns to S100 again, and the process described above is repeated with the pixel at the next coordinate in the original image as the target pixel. If it is determined in S140 that the processing for all the pixels has been completed, the image data creation processing ends.
[0035]
Here, as shown in FIG. 2, when it is determined in S110 described above that the input density Ix, y of the target pixel (x, y) extracted in S100 is 60 or less, the process proceeds to S150. In S150, the input density Ix-1, y of the pixel one raster before the target pixel (x, y) (that is, the pixel (x-1, y) adjacent to the left of the target pixel) is 220 or more. If it is not 220 or more, the process proceeds to S160, and this time, the pixel one column before the target pixel (x, y) (that is, the pixel adjacent to the target pixel (x , Y-1)), it is determined whether or not the input density Ix, y-1 is 220 or more. If the input density Ix, y-1 is not 220 or more, the process proceeds to S120 and the binarization process shown in FIG. 3 is executed.
[0036]
On the other hand, when it is determined in S150 that the input density Ix-1, y of the pixel one raster before is 220 or more, or in S160, the input density Ix, y-1 of the pixel one column before is 220 or more. In other words, that is, the pixel of interest (x, y) among the already binarized pixels whose input density Ix, y of the pixel of interest (x, y) is a low density of 60 or less. If the input density difference between the pixel adjacent to the pixel of interest and the pixel of interest (x, y) is larger than 120 (= 220−60), the process proceeds to S170.
[0037]
In S170, it is determined whether or not the input density Ix, y of the target pixel (x, y) is 20 or less. If it is 20 or less, the process proceeds to S180, and the current target pixel (x, y). ), The binarization processing of S120 is executed for other pixels before the processing of), and the pixel of interest (x, y) is accumulated and added in the binarization error storage buffer of the pixel of interest (x, y). , Y), the original error data Ex, y is changed to error data E ′ (10) x, y in the case of the constant density image 10, and then the binarization process of S120 is executed.
[0038]
That is, in S180, it is added to the pixel at the same coordinate position as the target pixel (x, y) of the original image obtained by executing the binarization process similar to S120 on the constant density image 10 in S130 described above. The power error data E ′ (10) x, y is stored in the binarized error storage buffer corresponding to the target pixel (x, y) of the original image instead of the original error data Ex, y. I have to.
[0039]
Therefore, when the binarization process of S120 (FIG. 3) is executed after S180, the error data E ′ in the case of the constant density image 10 is added to the input density Ix, y of the target pixel (x, y) in S310. (10) The correction density I′x, y of the target pixel (x, y) is obtained by adding x, y, and the correction density I′x, y is binarized in S320 to S400. Will be executed.
[0040]
On the other hand, when it is determined in S170 that the input density Ix, y of the target pixel (x, y) is not 20 or less, the process proceeds to S190, and the input density Ix, y of the target pixel (x, y). Is determined to be 40 or less. When the input density Ix, y is 40 or less, that is, when the input density Ix, y of the pixel of interest (x, y) is larger than 20 and 40 or less, the process proceeds to S200, and S180. In the same manner as in the above processing, the original error data Ex, y from the peripheral pixel accumulated in the binarization error storage buffer of the target pixel (x, y) to the target pixel (x, y) is converted to a constant density. The error data E ′ (30) x, y in the case of the image 30 is changed, and then the binarization process of S120 is executed.
[0041]
If it is determined in S190 that the input density Ix, y of the target pixel (x, y) is not 40 or less, that is, the input density Ix, y of the target pixel (x, y) is larger than 40 and 60. In the case of the following, the process proceeds to S210, and similarly to the processing of S180 and S200, the pixel of interest (from the peripheral pixel accumulated and added in the binarization error storage buffer of the pixel of interest (x, y)) The original error data Ex, y for x, y) is changed to the error data E ′ (50) x, y in the case of the constant density image 50, and then the binarization process of S120 is executed.
[0042]
That is, in the image processing circuit 1 of the present embodiment, the error diffusion method is performed by sequentially setting each pixel of the original image as the target pixel (x, y) by the processing of S100, S120 (binarization processing), and S140. In this process, pseudo-halftone image data is created. In parallel with this, the processing of S130 produces the constant density images 10, 30, 50 having the same size as the original image. In contrast, the same binarization process as the binarization process of S120 is executed.
[0043]
The pixel of interest (x, y) to be binarized this time has an input density Ix, y of 60 or less (S110: YES), and the pixel of interest is already binarized. When the difference in input density between the pixel adjacent to (x, y) and the target pixel (x, y) is larger than 120 (S150: YES or S160: YES), the density of the original image is changed from a high density. The original error data Ex, y added to the input density Ix, y of the pixel of interest (x, y) by the processing of S170 to S210 is determined as the constant density image in S130. Any of error data E ′ (10) x, y, E ′ (30) x, y, E ′ (50) x, y prepared in the binarization process for 10, 30, 50 The error data E ′ after the change is added to the input density Ix, y of the target pixel (x, y), and the target pixel (x, y) is binarized.
[0044]
In the present embodiment, S100, S120 (binarization processing), and S140 correspond to processing as image data creation means, S130 corresponds to processing as error data preparation means, S110, S150, And S160 correspond to processing as density change determination means, and S170 to S210 correspond to processing as error change means.
[0045]
Therefore, for example, as shown in FIG. 6, when the original image has an edge portion that rapidly changes from a high density to a low density, the input density of each pixel “◯” in the low density region adjacent to the edge portion. In addition to the original error data E distributed and added from other pixels, error data E ′ separately prepared by binarization processing for the constant density image in S130 is added to I, and the corrected density I after the addition is added. Binarization is performed on ′. Therefore, according to the image processing circuit 1 of the present embodiment, it is possible to suppress a large negative error distribution from the pixels in the high density region to the respective pixels “◯” in the low density region. However, it becomes possible to create pseudo-halftone image data in which a blank portion does not occur at an edge portion where the density rapidly changes from high density to low density.
[0046]
In addition, in the image processing circuit 1 of the present embodiment, the binarization process exactly the same as the binarization process of S120 is performed on each of the three types of constant density images 10, 30, and 50 having different densities. As a result, three error data E ′ (10) x, y, E ′ (30) x, y, E ′ (50) x, y are prepared. Of the two error data E '(10) x, y, E' (30) x, y, E '(50) x, y, the density closest to the input density Ix, y of the pixel of interest (x, y) The error data E ′ based on the constant density image is selected and added to the input density Ix, y of the target pixel (x, y).
[0047]
Therefore, according to the image processing circuit 1 of the present embodiment, when an affirmative determination is made in S150 or S160 (that is, when it is determined that the density of the original image has suddenly changed from a high density to a low density), Distribution addition is performed when the input density I of all pixels is the input density Ix, y of the target pixel (x, y) with respect to the input density Ix, y of the target pixel (x, y) at that time. Error data closer to the wax error data is added. As a result, it is possible to suppress the negative error distribution to the pixels in the low density region at the edge portion where the density suddenly changes from the high density to the low density, and more natural and uniform for the low density region in the edge portion. The binarization result of the pattern can be obtained. Therefore, it is possible to obtain pseudo halftone image data in which no blank portion is generated in the edge portion and the edge portion can be reproduced naturally and without a sense of incongruity.
[0048]
The aforementioned error data E '(10) x, y, E' (30) x, y, E '(50) x, y are calculated in advance and stored in the RAM 5, ROM 7, etc. However, it is advantageous in that the amount of data to be stored can be reduced if the configuration is such that the binarization processing (S130) is performed each time as in the image processing circuit 1 of the present embodiment. It is.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an image processing circuit as one embodiment.
FIG. 2 is a flowchart showing image data creation processing executed by the image processing circuit.
FIG. 3 is a flowchart showing binarization processing executed in image data creation processing.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a configuration of an error distribution matrix.
FIG. 5 is an explanatory diagram of arrangement of peripheral pixels with respect to a target pixel “*”.
FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the operation of image data creation processing;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image processing circuit 3 ... Original image storage device 5 ... RAM 7 ... ROM
9 ... CPU 11 ... Output image storage device 13 ... Bus

Claims

Pseudo halftone image data by binarizing the density of each pixel of the halftone image while distributing the error due to the binarization of the density of the target pixel to the density of the surrounding pixels at a predetermined ratio by the error diffusion method. Image data creation means for creating
In an image processing apparatus comprising:
Error data preparation means for separately preparing error data to be added to the density of each pixel in the halftone image,
The density of the target pixel in the halftone image is equal to or lower than a predetermined density, and among the pixels already binarized, the pixel adjacent to the target pixel and the target pixel Density change determination means for determining whether or not the difference is greater than a predetermined value;
If an affirmative determination is made by the density change determination unit, the error data preparation unit replaces the error distributed to the density of the pixel of interest by binarizing pixels other than the pixel of interest. Error data prepared for each pixel is added to the density of the target pixel in the halftone image, and the density of the target pixel after adding the error data is binarized to the image data creation means An error changing means for causing
An image processing apparatus comprising:

The image processing apparatus according to claim 1.
The error data preparation means includes
When binarization processing by the error diffusion method similar to that of the image data creation means is performed on a constant density image having the same size as the halftone image and the density of all pixels set to a predetermined low density In addition, each error distributed to the density of each pixel in the constant density image is prepared as the error data to be added to the density of the pixel arranged at a corresponding position in the halftone image,
An image processing apparatus.

The image processing apparatus according to claim 2,
The error data preparation means includes
A plurality of the error data to be added to the density of each pixel in the halftone image is prepared based on each of a plurality of constant density images having different densities,
The error changing means includes
From among a plurality of error data prepared by the error data preparation means, error data based on a constant density image having a density most suitable for the density of the pixel of interest in the halftone image is selected to obtain the density of the pixel of interest. Adding,
An image processing apparatus.

The image processing apparatus according to claim 2 or 3,
The error data preparation means prepares the error data by executing binarization processing by the error diffusion method on the constant density image;
An image processing apparatus.