JP3961736B2

JP3961736B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP3961736B2
Application number: JP2000028222A
Authority: JP
Inventors: 弘幸芝木; 宏美大久保
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2000-02-04
Filing date: 2000-02-04
Publication date: 2007-08-22
Anticipated expiration: 2020-02-04
Also published as: US6731817B2; US20010019632A1; JP2001218050A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像信号を多値データに量子化処理する画像処理装置に関し、１画素を多値レベルでの画像出力が可能なデジタル複写機やファクシミリ装置等の画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、２値のドット（ドット有り／ドット無し）で中間調を表現する擬似中間調処理の手法として誤差拡散法が知られている。この誤差拡散法は各画素を２値化する際に発生する誤差を周辺画素に拡散する手法である。更に、この誤差拡散法を多値に拡張したものとして多値誤差拡散法が知られている。これは各画素の入力レベル数を少ない出力レベル数に変換する場合に発生した誤差を、周辺画素に拡散させる手法である。
【０００３】
この種の「従来例」の量子化方法として、例えば特許２５８１６６２号には文字の鮮鋭性と中間調画像の粒状性を両立させることを目的として、注目画素近傍の画像信号から画像の特徴を識別して、文字部分では多値レベル数を減少させて出力し、中間調画像部分については多値化レベル数を増加させて出力することにより、多値誤差拡散の多値量子化数を切り換える方法が提案されている。上記の「画像の特徴」とは、既に量子化された注目画素周辺の多値データの平均値や、画像のエッジ量である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記の「従来例」には、出力レベル数が多い方が粒状性が向上し、絵柄部分などの画像品質がよいとの記述がある。しかしながら、作像エンジンの現像特性や帯電特性、あるいはローラ、感光体などの駆動精度によっては出力レベル数が少ない方が安定した画像再現が行うことができる場合がある。
【０００５】
例えば現像特性を例にとると、図１８に示すように露光量に対して比較的リニアな現像特性を有する作像エンジンと、図１９に示すようにある程度以上の露光量で急激に現像特性が増加する作像エンジンを比較した場合、図１９の現像特性では出力レベル数が多い誤差拡散法は出力画像の濃度再現性が劣る。これは、現像特性の急峻な部分で多値レベル露光を行うため、図１８の特性に比べて安定性に劣るためである。また、中間レベルで書き込みを行うと、帯電ムラや駆動ムラの影響を大きく受け、中間濃度部に筋状のバンディングが発生しやすく画像品質が劣化することがある。したがって、このような場合は、多値レベルでの書き込みを行わず、２値誤差拡散法にて処理を行った方が、画像品質が良い。
【０００６】
しかしながら、２値誤差拡散法にて処理を行った場合、高濃度画像領域における白抜けが問題となる。２値誤差拡散処理は黒画素あるいは白画素で濃度を表現する面積階調法であるため、黒ベタ部よりも若干濃度の低い高濃度領域では、黒ベタ中の白くぬけたドットが存在し、これが視覚的に悪影響を与える。
【０００７】
このような高濃度部の階調表現には２値誤差拡散法よりも多値誤差拡散法が優れており、後者の方法では黒ベタ中に濃度の薄いドットが形成されるように画像再現されるため、白抜けがなく、視覚的に悪影響を及ぼさないようにすることができる。図２０はこれらの比較結果を示し、２値誤差拡散法は低〜中濃度部での対バンディング性に対して良好であるが、黒ベタ部の白抜けが目立つ。逆に、多値誤差拡散法は、低〜中濃度部でバンディングが目立つが、黒ベタ部の白抜けについては良好である。
【０００８】
本発明は上記従来例の問題点に鑑み、中濃度部における対バンディング性を向上させることができるとともに、黒ベタ部における白抜けを防止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する。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、多値誤差拡散法によりｍ値の入力画像データをｎ値（ｍ＞ｎ＞２）の画像データに変換する画像処理装置において、注目画素の入力画像データの値が大きくなるに従ってｎ−１個の閾値の連続する閾値間の値の差が大きくなるように閾値を発生する閾値発生手段と、前記閾値発生手段が発生する前記ｎ−１個の閾値に基づいて注目画素の入力画像データを前記ｎ値の画像データに量子化する量子化手段とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
この可変の閾値を発生する場合、注目画素と近傍画素の入力画像データの特徴に応じて発生したり、注目画素と近傍画素の入力画像データの平均値に応じて発生する。また、注目画素の入力画像データの値が所定値以下の場合は、前記ｎ−１個の閾値の全てあるいは一部を一致させる。また、ｎ−１個の閾値のうち、最も低レベルの閾値は固定値としたり、ｎ−１個の閾値を複数の閾値セットから選択する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
＜背景＞
まず、一般的な多値誤差拡散について図１〜図６を参照して説明する。図１は一般的な多値誤差拡散処理部を示すブロック図、図２は図１の誤差拡散マトリクスを示す説明図、図３は従来における３値誤差拡散の場合の閾値を示す説明図、図４は３値誤差拡散の場合の面積率曲線を示す説明図、図５は従来における２値誤差拡散の場合の閾値を示す説明図、図６は２値誤差拡散の場合の面積率曲線を示す説明図である。
【００１２】
図１は１画素がｍ値（例えばｍ＝２５６、８ビット）の入力画像データをｎ値（但し、ｍ＞ｎ）出力画像データに中間調処理する多値誤差拡散処理部を示し、注目画素の入力画像データ（以下、注目画素データ）は、閾値テーブル１から読み出された固定の閾値Ｔｈ（ｎ−１個）に基づいて量子化器２により量子化される。量子化の際に発生した誤差は誤差バッファ３に蓄積され、さらに誤差マトリクス４により周辺画素に拡散される。ここで、誤差マトリクス４は例えば図２のように周辺画素毎に所定の重み付け係数で誤差データの拡散が行われるように構成されている。新たに入力される注目画素データには、誤差マトリクス４によって拡散された誤差データが加算器５により加算され、次いでこの加算されたデータに対して量子化器２により量子化される。このようなプロセスを繰り返して中間調処理を行う。
【００１３】
例えば３値誤差拡散を例にとってさらに詳しく説明する。図３は３値誤差拡散の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２とその量子化レベルの例を示す。閾値テーブル１より読み出された２つの固定閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２はそれぞれ、
Ｔｈ１＝８５，
Ｔｈ２＝１７０
である。また、量子化レベルは、
量子化レベル＝０（０）、１（１２７）、２（２５５）
である。
【００１４】
このような３値誤差拡散の場合、図４に示すように入力画像データ（０〜２５５）によって面積率が一意に決まる。図４中の曲線ａは、量子化レベル＝１（１２７）の面積率曲線を示し、曲線ｂは量子化レベル＝２(２５５)の面積率曲線を示す。図４に示すように、入力画像データが０〜１２７までは、量子化レベル＝１（１２７）のドットが増加し続け、ちょうど入力画像データ＝１２７のときに面積率＝１００％となる。さらに入力データが増加すると、量子化レベル＝２（２５５）のドットが発生し始める。このとき逆に、量子化レベル＝１（１２７）のドットは減少し、入力画像レベル＝２５５となったとき、全てのドットは量子化レベル＝２(２５５)で形成される。
【００１５】
このように図３及び図４に示した３値誤差拡散では、入力レベル＝１２７を中心として中間レベル（量子化レベル＝１）のドットが非常に多く発生され、帯電ムラや駆動ムラ等の外乱に対して比較的弱いドットにより画像再生が行われていることがわかる。結果として、中濃度部でのバンディング等が発生する。
【００１６】
これと比較して、２値誤差拡散のドット形成を図５及び図６を用いて説明する。図５は２値誤差拡散の閾値Ｔｈ１とその量子化レベルの例を示す。閾値テーブル１より読み出された固定閾値は、
Ｔｈ１＝１２７
である。また、量子化レベルは、
量子化レベル＝０（０）、１（２５５）
である。
【００１７】
このような２値誤差拡散の場合、図６に示すように入力画像データ（０〜２５５）によって面積率が一意に決まる。図６中の曲線ａは、量子化レベル＝１(２５５)の面積率曲線を示し、入力画像データ（０〜２５５）が大きくなるにつれて面積率は増加し続け、入力画像データ＝２５５の場合に面積率＝１００％となる。このように図５及び図６に示した２値誤差拡散では、入力画像データ＝２５５によりも小さな入力データでは、面積率は１００％とならず、画像中に量子化レベル＝０の白ドットが生成されていることがわかる。２値誤差拡散法では黒ベタよりも画像濃度が少しでも低い場合は、上記のように画像中に白ドットが存在するため黒ベタ中の白抜けが目立ち、視覚的に悪影響を及ぼすケースがある。
【００１８】
本発明では、バンディングの目立ちやすい中濃度領域に対しては、複数の量子化レベルのうち、安定したドット再現が行える量子化レベルのドットを多く出現させるようにし、また、白抜けが目立つ高濃度領域に対しては白抜けが目立たないように複数の量子化レベルのうち中間的な量子化レベルを積極的に出現させるようにすることで、高画質な画像再現を行う。
【００１９】
＜第１の実施形態＞
次に本発明の実施形態について、図７〜図１０を参照して３値誤差拡散の閾値制御を例に説明する。図７は本発明に係る画像処理装置の一実施形態を示すブロック図、図８は図７の閾値の一例を示す説明図、図９は図８の閾値による量子化データを示す説明図、図１０は図８、図９の閾値に依る面積率を示す説明図である。
【００２０】
図７において、閾値発生手段６は注目画素の入力画像データの値に応じて可変の閾値Ｔｈ１およびＴｈ２を発生するように構成されている。量子化器２では閾値発生手段６によって発生された閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２に基づいて誤差拡散の３値量子化を行う。その他の構成である量子化器２、誤差バッファ３、誤差マトリクス４及び加算器５は図１に示す構成と同じである。
【００２１】
閾値発生手段６は、例えば図８に示すように注目画素データ（０〜２５５）に応じて閾値Ｔｈ１およびＴｈ２を出力する。すなわち、注目画素データが１４５以下では
Ｔｈ１＝Ｔｈ２=１２７
を出力し、注目画素データが２１０以上では
Ｔｈ１＝８５，
Ｔｈ２＝１７０
を出力し、注目画素データ＝１４５〜２１０の間ではこれら（それぞれ１２７と８５、１２７と１８０）を結ぶような直線に応じた可変の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２を出力する。したがって、図９に示すように、この２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２により８ビットの入力画像データが３つの量子化レベル＝０（０）、１（１２７）、２（２５５）に量子化される。
【００２２】
図１０は入力画像データ（０〜２５５）に応じた量子化レベル＝１（１２７）と量子化レベル＝２（２５５）の面積率ａ、ｂを示す。図１０に示す曲線ａ、ｂのように、入力画像データ＝０〜１４５までの間はＴｈ１＝Ｔｈ２であるので、量子化レベル＝１（１２７）は発生せず、２値誤差拡散的なドットの出現が行われる。入力画像データ＝１４５〜２１０では、Ｔｈ１とＴｈ２の差が入力画像データ＝１４５〜２１０に応じて徐々に大きくなるように制御しているので、これにより量子化レベル＝１（１２７）のドットが出現し始める。入力画像データ＝２１０以上の領域では、量子化レベル＝１または２のドットで完全に埋め尽くされ、白ドットが存在しないように構成している。
【００２３】
以上のように入力画像データに応じて可変の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２を発生するので、中濃度部以下では量子化レベルの大きいドット｛本実施例では量子化レベル＝２（２５５）｝を多く出力するように制御することができ、また、高濃度領域（２１０以上）では中間の量子化レベルによるドットの発生を積極的に行うことができる。このため、対バンディング性に優れ、かつ高濃度部の白抜けが目立たない中間調処理を行うことができる。
【００２４】
＜他の実施形態＞
上記実施例では、３値誤差拡散の閾値制御について述べたが、３値以上の誤差拡散についても同様に考えることができる。例えば図１１に示すように、４値誤差拡散の場合でも、所定の注目画素データ以上では、徐々に３つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３の差を大きくするように制御すれば同様の効果を得ることができる。
【００２５】
また、上記実施例（図８）では、所定の注目画素データ（＝１４５）以下では、閾値Ｔｈ１とＴｈ２を一致させるように制御して２値誤差拡散と同等の処理を行う例を示したが、必ずしも一致させなくとも良い。例えば図１２や図１３に示すように少なくともバンディングの目立ちやすい中濃度領域では、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を近づけるように制御することにより、中間レベルのドットの発生頻度は減少し、対バンディング性が向上する。なお、図１２は全ての範囲（０〜２５５）で閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２を近づける場合を示し、図１３は所定レベル以上で閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２を近づける場合を示す。
【００２６】
ここで、例えば図８に示したように、ある注目画素データ以上で低レベル側の閾値Ｔｈ１が小さくなるような制御では、入力画像データが小→大の推移部分で最小レベルのドットが発生しすくなり、逆に入力画像データが大→小の数部分で最小レベルのドットが発生しにくくなる。そこで、図１４に示すように、少なくとも最も低レベルの閾値Ｔｈ１を固定値（８５）とすることにより、最小レベルのドットの出だしを一定にすることができる。
【００２７】
ここで、多値誤差拡散の閾値は、パラメータとして閾値Ｔｈの差と、閾値Ｔｈのレベル（値）があげられるが、閾値Ｔｈの差はその量子化レベルの発生頻度を左右し、閾値レベルはその量子化レベルのドット発生の出だしを左右する。閾値Ｔｈの差が大きい場合は、その量子化レベルのドット発生がしやすく、逆に閾値Ｔｈの差が小さい場合はドットの発生が抑制される。閾値Ｔｈの差がゼロの場合はその量子化レベルのドットは発生しなくなる。また、閾値レベルについては、閾値Ｔｈが大きい場合は誤差データが蓄積し閾値Ｔｈを越えるまでに数回の処理を要し、ドットの出だしが遅れる。逆に閾値Ｔｈが小さい場合は、ドットの出だしが早いという特徴がある。
【００２８】
そこで、図１４に示すように、閾値Ｔｈ１を固定値（８５）とすることによって画像データの推移部分でのドットの出だしを一定にすることができる。さらに、図１５、図１６に示すように、閾値発生手段６を複数の閾値セットから選択して出力するように構成することもできる。このように構成すれば、式により閾値Ｔｈを算出しなくとも簡単な論理式でほぼ同等の効果を得ることができる。ここで、図１５は最低レベルの閾値Ｔｈ１も変動する例を示し、図１６は最低レベルの閾値Ｔｈ１が固定値である例を示す。
【００２９】
以上の実施例では、注目画素データの値に基づいて閾値Ｔｈを制御しているが、注目画素および注目画素近傍画素のデータに基づいて閾値を制御する方法も有効である。例えば図１７に示すように、平均化回路７によって注目画素とこれに隣接する画素（合計９画素）の平均値を求め、平均値に基づいて前述と同様の閾値制御を行うよう構成する。ノイズなどの影響によって画像データ中に突出するレベルのデータがあっても周辺画素との平均化を行うことにより、ノイズの影響を受けにくい適切な閾値制御を行うことができる。
【００３０】
すなわち、「従来例」では、特徴量に応じて複数の多値量子化手段からの出力を切り換えるよう構成されているが、本発明は多値量子化のための複数の閾値Ｔｈを制御することによって、各多値レベルの発生確率を制御するものであり、その方法が異なる。特に「従来例」では、量子化レベル数を６、１６、などから選択的に切り換えているが、本発明は、量子化レベル数は固定（例えば３）で閾値Ｔｈを可変に制御して特定の量子化レベルの発生を抑制している。
【００３１】
また、「従来例」では、文字部で少ない量子化数、絵柄部で多い量子化数となるよう制御しているが、本発明は、高濃度画像で多い量子化数、低濃度で少ない量子化数となるように制御して、低濃度域でのバンディングの抑制と高濃度域での高画質を両立させている。さらに、「従来例」では注目画素近傍の情報を必須としているが、本発明では注目画素のみの濃度情報でも有効な効果が得られる。
【００３２】
したがって、上記実施例によれば、バンディングの目立ちやすい中濃度領域に対しては、閾値差を小さく設定して、複数の量子化レベルのうち、安定したドット再現が行える量子化レベルのドットを多く出現させるようにし、また、白抜けが目立つ高濃度領域に対しては閾値差を大きく設定して、白抜けが目立たないように複数の量子化レベルのうち中間的な量子化レベルを積極的に出現させるように構成しているので、高画質な画像再現を行うことができる。
【００３３】
また、中濃度部以下では複数の閾値を一致させるように制御しているので、中濃度部以下では対バンディング性に優れた２値誤差拡散と同等の画質を得ることができる。また、もっとも低レベルの閾値を固定値となるように構成しているので、画像データの推移部分での低レベルのドットの出だしを一定にすることができる。また、閾値発生手段６を複数の閾値セットから選択して出力するように構成しているので、簡単な構成でほぼ同等の効果を得ることができる。また、注目画素および注目画素近傍画素のデータに基づいて閾値を制御するよう構成しているので、ノイズの影響を受けにくい適切な閾値制御を行うことができる。
【００３４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、中濃度部以下では量子化レベルの大きいドットを多く出力するように制御することができ、高濃度領域では中間の量子化レベルによるドットの発生を積極的に行うことができるため、対バンディング性に優れ、かつ高濃度部の白抜けが目立たない中間調処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般的な多値誤差拡散処理部を示すブロック図である。
【図２】図１の誤差拡散マトリクスを示す説明図である。
【図３】従来における３値誤差拡散の場合の閾値を示す説明図である。
【図４】図３に示す３値誤差拡散の場合の面積率曲線を示す説明図である。
【図５】従来における２値誤差拡散の場合の閾値を示す説明図である。
【図６】図５に示す２値誤差拡散の場合の面積率曲線を示す説明図である。
【図７】本発明に係る画像処理装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図８】図７の閾値の一例を示す説明図である。
【図９】図８の閾値による量子化データを示す説明図である。
【図１０】図８、図９の閾値に依る面積率を示す説明図である。
【図１１】閾値の第２の例を示す説明図である。
【図１２】閾値の第３の例を示す説明図である。
【図１３】閾値の第４の例を示す説明図である。
【図１４】閾値の第５の例を示す説明図である。
【図１５】閾値の第６の例を示す説明図である。
【図１６】閾値の第７の例を示す説明図である。
【図１７】第２の実施形態の画像処理装置を示すブロック図である。
【図１８】現像特性の一例を示す説明図である。
【図１９】現像特性の他の例を示す説明図である。
【図２０】２値誤差拡散と多値誤差拡散の特性を比較して示す説明図である。
【符号の説明】
２量子化器
６閾値発生手段
７平均値回路

Claims

多値誤差拡散法によりｍ値の入力画像データをｎ値（ｍ＞ｎ＞２）の画像データに変換する画像処理装置において、
注目画素の入力画像データの値が大きくなるに従ってｎ−１個の閾値の連続する閾値間の値の差が大きくなるように閾値を発生する閾値発生手段と、
前記閾値発生手段が発生する前記ｎ−１個の閾値に基づいて注目画素の入力画像データを前記ｎ値の画像データに量子化する量子化手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
前記閾値発生手段は、注目画素と近傍画素の入力画像データの特徴に応じて可変の閾値を発生することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
前記閾値発生手段は、注目画素と近傍画素の入力画像データの平均値に応じて可変の閾値を発生することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
前記閾値発生手段は、注目画素の入力画像データの値が所定値以下の場合は、前記ｎ−１個の閾値の全てあるいは一部を一致させることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記閾値発生手段が発生するｎ−１個の閾値のうち、最も低レベルの閾値は固定値であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記閾値発生手段は、前記ｎ−１個の閾値を複数の閾値セットから選択して出力することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。