JP4127281B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、入力されるカラー画像データに対し、色補正処理を行い、出力する画像処理装置およびその方法に関する。

従来より、カラー原稿等を、スキャナ等の画像入力部を用いて読み取り、読み取られた画像データを、例えばＣＲＴなどのディスプレイや、カラープリンタ等を用いて再生表示させる画像処理装置が知られている。

ディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置は、それぞれ特有の色再現特性を有するから、スキャナ等を用いて入力したカラー画像の色を、出力装置の特性によらず良好に再生するため、使用する画像出力装置の色再現特性に合わせて色補正処理を行う手法が提案されている。このような色補正手法の一つとして、特開昭６３−２６６９号公報に示されたものがある。この従来技術では、レッド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分の全ての組み合わせに対応したＲＧＢ３次元の色補正テーブルを用意している。この色補正テーブルには、３次元座標で表わされた色空間内の総ての位置についての色補正内容を予め記憶している。画像処理装置は、この色補正テーブルを参照することによって色補正を行なう。

この色補正手法は、使用する色補正テーブルの記憶容量が膨大なものとなってしまうため、実用性が十分ではなかった。例えば、入力される原カラー画像データがＲ，Ｇ，Ｂ各色毎に８ビット（２５６階調）の階調数をもつ場合、色数は２５６の３乗で約１６７８万色にもなる。色補正後のデータも同じく８ビットだとすると、Ｒ，Ｇ，Ｂ３色分では、色補正テーブルとして４８メガバイトもの記憶容量が必要となる。

他方、色補正テーブルの大容量化を回避するために、色補正テーブルを限られた格子点に対応するデータのみから構成し、格子点間の色データについては、格子点のデータを利用して補間演算を行なって、色補正処理を行なうものも提案されている（例えば、特開平４−１４４４８１号公報、特開平４−１８５０７５号公報）。この手法によれば、色補正テーブルの記憶容量を低減することはできるが、補間演算にかなりの時間を要してしまう。特に、最近のように取り扱う画像データの解像度が高くなり、かつ各画素についての階調表現が細かくなると、一枚の画像を出力するのに要する演算時間は長くなり、画像出力が完了するまでの待ち時間が極めて長くなってしまう。かといって、補間演算を簡略なものとすれば、色の再現性が落ちてしまう。

そこで、本願出願人は、色補正テーブルの容量を増大することなく、かつ色補正の補間演算の長大な時間を必要としない画像処理の手法を提案している（例えば、特開平７−３０７７２号公報参照）。この画像処理の手法は、色空間を所定の間隔で分割し、分割して得られた格子点についてのみ色補正データを用意すると共に、格子点以外の画像データに対しては、その近傍のいずれかの格子点に割り付け、補間演算なしで色補正を行なうというものである。この場合、本来の画像データをその近傍の格子点に割り付けるから、格子点への割付を行なうたびに誤差が生じる。そこで、画像を構成する各画素の画像データを順次処理する際、この誤差が平均的にはできるだけ小さくなるように、格子点への割り付けを行なうのである。

上記画像処理の手法は、一つ一つの画素に着目すれば、その色には誤差が存在するが、一定の範囲では誤差を解消しており、出力された画像の品質を低下させることなく、画像処理に要する演算時間を大幅に短くするという優れたものであるが、画像を出力する画像出力装置が表現可能な階調数が低い場合、例えばインクジェットプリンタのように、２値的な表現しかできない場合、画像の濃度が低い領域では、画質がやや低下してしまうということがあった。ドット密度が小さくドットがまばらに分布する低濃度領域では、少しのノイズ（格子点への割り付けにより生じる量子化誤差）でも、ドットの出現位置が大きくずれてしまうからである。

また、上記の画像処理では、原画像で同色の画素が近接していても、両画素は異なる格子点に割り当てられることがあるから、色補正テーブルの記憶容量を低減するために、色空間の分割を荒くし、格子点の数を減らすと、出力された両画素の色の隔たりが大きく、結果的に画像の品質を低下させることがあった。

本発明は、これらの問題を解決し、色補正のための演算処理を増やすことなく、低濃度領域を中心に出力画像の品質を更に向上させることを目的とする。

本発明の画像処理装置は、
２次元以上の色空間における座標値により表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理装置であって、
前記画像の各画素について、前記座標値を多階調で表現したカラー画像データを入力する入力手段と、
前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記憶手段と、
該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルと、
前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座標値を、前記格子点情報記憶手段に記憶された格子点のうち、該座標値に近接するいずれかの格子点の座標値に変換することで、前記カラー画像データが有する階調数を低減するプレ階調数変換手段と、
該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段と、
該色補正データ読出手段が読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平均化する処理を行なう平均化処理手段と、
該平均化処理手段により平均化の処理がなされた補正データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適した階調数であり、前記プレ階調数変換手段により変換された階調数より小さい階調数に変換するポスト階調数変換手段と
を備え、
前記プレ階調数変換手段は、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する手段、または誤差拡散の手法を用いて格子点の座標を変換する手段であることを要旨としている。

また、この画像処理装置に対応した画像処理方法は、
２次元以上の色空間における座標値により表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理方法であって、
前記画像の各画素について、前記座標値を多階調で表現したカラー画像データを入力し、
前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間について記憶し、
該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、
前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座標値を、前記記憶された格子点のうち、該座標値に近接するいずれかの格子点の座標値に変換することで、前記カラー画像データが有する階調数を低減するプレ階調数変換を、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する方法、または誤差拡散の手法を用いて格子点の座標を変換する方法を用いて行ない、
該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出し、
該読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平均化し、
該平均化の処理がなされた補正データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適した階調数であり、前記プレ階調数変換により変換された階調数より小さい
階調数に変換するポスト階調数変換を行なうこと
を要旨としている。

この画像処理装置および画像処理方法によれば、色空間内の座標値を格子点の座標値に変換する手法により、従来の複雑な補間演算を省略することができ、良好な色再生が得られる。更に、色補正後の補正データに対して、近傍の画素の補正データに基づく平均化の処理（スムージング処理）を施すことにより、各画素の座標値を格子点の座標値に変換したことによる画質の劣化を抑制できる。しかも、プレ階調数変換手段による量子化誤差が、ポスト階調数変換手段による階調数の変換により小さくされ、前者の量子化誤差による画質の劣化の影響は小さくなる。このスムージング処理は、かかる座標値の変換の量子化誤差の影響が問題となる低濃度領域だけで行なってもよい。

この画像処により出力される画像データの階調数は、画像出力装置に適した最終的な階調数よりも多いことが望ましい。その場合、この画像データは最終的な階調数へと更に階調数変換された後に画像出力装置に与えられることになるが、上記の格子点への割付による階調数変換の量子化誤差は、出力装置に適した最終的な階調数への変換により小さくなる。結果として、格子点への割り付けによる階調数変換を導入したことによる画質の劣化が抑制される。この点は、第１の画像処理装置および画像処理方法と同様である。

上述した画像座標値の格子点の座標値への変換は、誤差拡散の手法を用いて行なうことができる。また、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換することも可能である。これらの手法によれば、量子化誤差を適正に分散することができる。更に、いずれの手法を用いるかを画像の性質などに基づいて切り換える構成とすることも可能である。誤差拡散の手法は、誤差の分散性に優れるが、一般に演算処理が増える。他方、高速処理の点では、分散型ディザの手法が勝る。したがって、両者の手法を切り換えて、それぞれの特徴を生かすことも望ましい。この場合、上記の平均化処理は、誤差拡散の手法が用いられる場合でかつ画像データの濃度が低い領域で行なうものとすることもできる。

上記の平均化の処理を行なう場合の平均化の対象となる画素としては、様々なものを考えることができる。例えば、平均化の処理を行なう場合の近傍の画素を、カラー画像データを入力する方向に沿った隣接画素とすることができる。通常は画像データの入力順に画像の処理を行なうので、その入力方向に沿った隣接画素とすれば、処理が容易となる。入力方向に沿った隣接画素としては、入力する方向において手前側の画素を用いることもできるし、後ろ側の画素を用いることもできる。更に、前後に両側の隣接画素との平均を取ることも可能である。また、平均化の処理を行なう近傍の画素としては、カラー画像データを入力する方向に隣接する画素およびこの方向に交差する方向の画素を用いることもできる。なお、平均化の処理としては、単純な平均値の他に所定の重み付けを行なった加重平均値を用いることも可能である。

ここで、カラー画像データの座標値が、該カラー画像データの各色成分の濃度に対応した値として定義しておくことができる。

ここで、ポスト階調数変換手段を、２値化を行ない、２値化されたドットの分布密度により階調を表現する手段とすることができる。

更に、こうした画像処理装置において平均化処理手段に、色補正データ読出手段により読み出した色補正データを、隣接する画素の色補正データとを比較する手段を設け、比較された両色補正データの相違が所定値以下の場合に、平均化の処理を行なうものとすることができる。平均化の処理は、一律に行なえば画像のシャープさを失う結果になりやすい。もともとエッジのある場所では、隣接する画素の色は大きく隔たっていることが多いから、色補正データの相違が所定値以下の場合に平均化を行なうものとすれば、画像本来のエッジでは平均化の処理は行なわれず、画質のなめらかさとシャープさを両立させることができる。

また、こうした平均化の処理を行なうか否かは、カラー画像データを構成する各色の少なくとも一つの色について判断するものとし、この色についての判断に基づいて各色毎に平均化の処理を行なうものとしても良い。

あるいは、近接する画素について入力されたカラー画像データの色空間内での隔たりが所定距離以下であると推定される場合に、平均化の処理を行なうものとしても良い。

カラー画像データの色空間内での隔たりが所定距離以下であるか否かの推定は、様々な判断手法を考えることができる。例えば、近接する画素についてプレ階調数変換手段により変換された後の格子点が少なくとも隣接する場合に、この近接する画素間の隔たりが所定距離以下であるとの推定することができる。また、近接する画素についてのカラー画像データが、共に、格子点情報記憶手段が記憶している格子点が形成する単位空間に含まれる場合に、近接する画素間の隔たりが所定距離以下であるとの推定することもできる。原画像において同一またはほぼ同じ色であった画素が、プレ階調数変換手段により変換された結果、異なる格子点に割り当てられた場合に、平均化の処理を行なうことが、画像の細かさや解像度を失うことなく画質の改善を図ることになるからである。

カラー画像データにおける近接する画素の色空間内での隔たりが所定距離以下であると推定された場合に、平均化の処理についての他の実行条件の成立を判断し、該近接する二つの画素の隔たりが所定距離以下であると判断され、かつ他の実行条件が成立していると判断した場合のみ、前記平均化の処理を行なうものとすることができる。他の実行条件としては、画像データが所定の濃度以下である場合等、種々の条件を考えることができる。

こうした平均化処理を行なう画像処理装置においても、格子点情報記憶手段が、格子点の座標を、色空間の所定の低濃度領域では他の領域よりも色空間を細かく分割して記憶するものとすることができる。この結果、低濃度領域での画質は一層良好なものとなる。

なお、上述した低濃度領域で細かく分割された格子点を用いた格子点変換と、主要色についての補間処理と、近接する格子点間における平均化処理とを、併せて行なうことも可能である。この場合には、それぞれの利点を生かして、演算に要する時間を短くでき、かつ格子点変換による画質の劣化を最小限に押さえることができる。

次に、本発明の画像処理装置の好適な実施形態を、図面に基づき詳細に説明する。図１には、本発明の第１の実施の形態としての画像処理装置３０を中心とするカラー画像処理システムの一例が示されている。この画像処理システムでは、スキャナなどの画像入力装置１０から出力される原カラー画像データＯＲＧは、画像処理装置３０へ入力される。画像処理装置３０により処理された画像データは、最終的にはプリンタなどの画像出力装置２０に出力され、ここで最終的な画像が得られる。実施の形態の説明が多岐に亘るため、
（１）画像処理装置のハードウェア
（２）画像処理の概要−その１
の順に説明し、更にここで、第１ないし第２実施例について説明する。その後、（３）画像処理の概要−その２
として、第３ないし第６実施例について説明する。

（１）画像処理装置のハードウェア
画像処理装置３０は、入力された原カラー画像データＯＲＧを画像出力装置２０の色再現特性に合わせる画像処理として、色補正と階調数変換を行なっている。色補正は、例えばガンマ補正など、画像出力装置の出力特性を補正する処理である。また、階調数変換とは、画像入力装置１０から出力されるカラー画像データＯＲＧの出力可能な階調数に比べ、画像出力装置２０の出力可能な階調数が小さい場合には、色補正されたカラー画像データを、画像出力装置２０に合わせた最終的な階調数に変換する処理である。例えば、スキャナ等から読み込んだ画像データＯＲＧが、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色について階調数が２５６（８ビット分）であり、画像出力装置２０が、インクのオン・オフによる表現を行なうインクジェットプリンタであって、最終的な階調数が２であるという構成があり得る。この場合、画像処理装置３０は、２５６階調の画像データを２階調に変換し、最終カラー画像データＦＮＬとして画像出力装置２０へ向け出力する。なお、以上の説明では、一括して階調数変換と呼んだが、実際には、入力した原カラー画像データＯＲＧを色補正前に階調数の少ない格子点に割り付けることにより階調数を低減するプレ階調数変換と、色補正された後のデータをプリンタの表現可能な階調数に合わせて２値化するいわゆるハーフトーン処理による階調数変換とを行なっている。以下の説明では、前者をプレ階調数変換と、後者をポスト階調数変換と呼ぶ。各階調数変換については、後で詳しく説明する。

図２には、図１に示すカラー画像処理システムの具体的な構成例を示すブロック図である。ここでは、画像入力装置１０としては、原稿からカラー画像を光学的に読み取るスキャナ１２が用いられている。スキャナ１２は、読み取ったカラー画像データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色の色成分からなる原カラー画像データＯＲＧとして出力する。なお、実施例では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色は、各８ビットのディジタルデータで表現されており、階調数は２５６である。このケースでは、スキャナ１２は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３原色により原カラー画像データを表現するものとしており、各画素の色は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色を座標軸とする三次元の色空間内のどこに位置するかという形式、即ち座標値により表現されているが、他の形式、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊などいかなる表色系を採用しても、ある画素の色は、その色空間内のどこに位置するか、即ち座標値として表現することができる。

なお、画像入力装置１０としては、このようなスキャナ１２以外に、例えば、ビデオカメラ、コンピュータグラフィック作成用のホストコンピュータ、その他の手段を用いることができる。

また、実施例の画像処理システムでは、画像出力装置２０として、画素単位での階調制御ができないカラープリンタ２２が用いられている。このカラープリンタ２２では、スキャナ１２から出力される原カラー画像データＯＲＧの各色成分の階調数を、各画素のオン／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要となることは前述した。

なお、画像出力装置２０としては、これ以外に、例えばカラーディスプレイ２１等も用いることができる。コンピュータ用のカラーディスプレイ２１などでは、通常の家庭用ＴＶに比べ、表示可能な階調数が小さなものが多い。このようなカラーディスプレイ２１を用いる場合でも、原カラー画像データＯＲＧの階調数を、当該ディスプレイ２１に対応した階調数に変換してやる必要がある。

次に、画像処理装置３０に相当する具体的な構成について説明する。図２では、画像処理装置３０として、コンピュータ９０を用いた構成を示している。このコンピュータ９０の内部には、図示しないＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等が備えられており、所定のオペレーティングシステムの元で、アプリケーションプログラム９５が動作している。オペレーティングシステムには、ビデオドライバ９１やプリンタドライバ９６が組み込まれており、アプリケーションプログラム９５からはこれらのドライバを介して、最終カラー画像データＦＮＬが出力されることになる。画像のレタッチなどを行なうアプリケーションプログラム９５は、スキャナ１２から画像を読み込み、これに対して所定の処理を行ないつつビデオドライバ９１を介してＣＲＴディスプレイ９３に画像を表示している。このアプリケーションプログラム９５が、印刷命令を発行すると、コンピュータ９０のプリンタドライバ９６が、画像情報をアプリケーションプログラム９５から受け取り、これをプリンタ２２が印字可能な信号（ここではＣＭＹについての２値化された信号）に変換している。図２に示した例では、プリンタドライバ９６の内部には、アプリケーションプログラム９５が扱っているカラー画像データをドット単位の画像データに変換するラスタライザ９７、ドット単位の画像データに対して画像出力装置（ここではプリンタ２２）が使用するインク色ＣＭＹおよび発色の特性に応じた色補正を行なう色補正モジュール９８、色補正モジュール９８が参照する色補正テーブルＣＴ、色補正された後の画像情報からドット単位でのインクの有無によってある面積での濃度を表現するいわゆるハーフトーンの画像情報を生成するハーフトーンモジュール９９が備えられている。

既述したプレ階調数変換は、色補正モジュール９８により、ポスト階調数変換は、ハーフトーンモジュール９９により行なわれる。色補正モジュール９８での処理が、格子点変換処理に相当する。

次に、出力装置であるプリンタ２２の構造について簡単に説明する。図３は、プリンタ２２の概略構成図である。図示するように、このプリンタ２２は、紙送りモータ２３によって用紙Ｐを搬送する機構と、キャリッジモータ２４によってキャリッジ３１をプラテン２６の軸方向に往復動させる機構と、キャリッジ３１に搭載された印字ヘッド２８を駆動してインクの吐出およびドット形成を制御する機構と、これらの紙送りモータ２３，キャリッジモータ２４，印字ヘッド２８および操作パネル３２との信号のやり取りを司る制御回路４０とから構成されている。

このプリンタ２２のキャリッジ３１には、黒インク用のカートリッジ７１とシアン，マゼンタ，イエロの３色のインクを収納したカラーインク用カートリッジ７２が搭載可能である。キャリッジ３１の下部の印字ヘッド２８には計４個のインク吐出用ヘッド６１ないし６４が形成されており、キャリッジ３１の底部には、この各色用ヘッドにインクタンクからのインクを導く導入管６５（図４参照）が立設されている。キャリッジ３１に黒インク用のカートリッジ７１およびカラーインク用カートリッジ７２を上方から装着すると、各カートリッジに設けられた接続孔に導入管が挿入され、各インクカートリッジから吐出用ヘッド６１ないし６４へのインクの供給が可能となる。

インクが吐出される機構を簡単に説明する。図４に示すように、インク用カートリッジ７１，７２がキャリッジ３１に装着されると、毛細管現象を利用してインク用カートリッジ内のインクが導入管６５を介して吸い出され、キャリッジ３１下部に設けられた印字ヘッド２８の各色ヘッド６１ないし６４に導かれる。なお、初めてインクカートリッジが装着されたときには、専用のポンプによりインクを各色ヘッド６１ないし６４に吸引する動作が行なわれるが、本実施例では吸引のためのポンプ、吸引時に印字ヘッド２８を覆うキャップ等の構成については図示および説明を省略する。

各色ヘッド６１ないし６４には、図４に示したように、各色毎に３２個のノズルｎが設けられており、各ノズル毎に電歪素子の一つであって応答性に優れたピエゾ素子ＰＥが配置されている。ピエゾ素子ＰＥとノズルｎとの構造を詳細に示したのが、図５である。図示するように、ピエゾ素子ＰＥは、ノズルｎまでインクを導くインク通路８０に接する位置に設置されている。ピエゾ素子ＰＥは、周知のように、電圧の印加により結晶構造が歪み、極めて高速に電気−機械エネルギの変換を行なう素子である。本実施例では、ピエゾ素子ＰＥの両端に設けられた電極間に所定時間幅の電圧を印加することにより、図５下段に示すように、ピエゾ素子ＰＥが電圧の印加時間だけ伸張し、インク通路８０の一側壁を変形させる。この結果、インク通路８０の体積は、ピエゾ素子ＰＥの伸張に応じて収縮し、この収縮分に相当するインクが、粒子Ｉｐとなって、ノズルｎの先端から高速に吐出される。このインク粒子Ｉｐがプラテン２６に装着された用紙Ｐに染み込むことにより、印刷が行なわれることになる。

以上説明したハードウェア構成を有するプリンタ２２は、紙送りモータ２３によりプラテン２６その他のローラを回転して用紙Ｐを搬送しつつ、キャリッジ３１をキャリッジモータ２４により往復動させ、同時に印字ヘッド２８の各色ヘッド６１ないし６４のピエゾ素子ＰＥを駆動して、各色インクの吐出を行ない、用紙Ｐ上に多色の画像を形成する。

用紙Ｐを搬送する機構は、紙送りモータ２３の回転をプラテン２６のみならず、図示しない用紙搬送ローラに伝達するギヤトレインを備える（図示省略）。また、キャリッジ３１を往復動させる機構は、プラテン２６の軸と並行に架設されキャリッジ３１を摺動可能に保持する摺動軸３４と、キャリッジモータ２４との間に無端の駆動ベルト３６を張設するプーリ３８と、キャリッジ３１の原点位置を検出する位置検出センサ３９等から構成されている。

制御回路４０の内部には、図示しないＣＰＵなどが備えられているが、プリンタ２２の出力特性に応じた色補正などは、コンピュータ９０内部で処理されており、プリンタ２２では、階調数の変換や色補正などに関する処理は一切行なわれていない。プリンタ２２の内部で実行される処理は、コンピュータ９０から出力されるデータを受け取って、上述した紙送りとキャリッジ３１の往復動作に同期して、印字ヘッド２８の各色ピエゾ素子ＰＥを駆動するだけである。したがって、プリンタ２２の制御回路４０の詳細な説明やその処理については、説明を省略する。

（２）画像処理の概要
次に、画像処理の概要について説明する。本実施の形態で採用した画像処理は、プレ階調数変換、色補正、ホスト階調数変換と多岐に亘る。また、それらの処理のバリエーションも、誤差拡散法、平均誤差最小法、組織的ディザ法、あるいはソフトウェアによる色補正，ハードウェアによる色補正など、極めて多いので、説明の便を図って、次の順に説明する。
［Ａ］画像処理のアウトライン
［Ｂ］第１ないし第７実施例に共通する画像処理の概要
［Ｃ］第１ないし第３実施例に共通する画像処理の詳細
［Ｄ］第１ないし第３実施例
［Ｅ］第４ないし第７実施例に共通する画像処理の詳細
［Ｆ］第４ないし第７実施例

［Ａ］画像処理のアウトライン
コンピュータ９０内部の色補正モジュール９８が参照する補正テーブルＣＴは、図６に示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色から構成される３次元色空間を格子状に分割した色テーブルである。このテーブルＣＴは、プリンタドライバ９６がオペレーティングシステムに組み込まれる際、例えばハードディスクから読み出され、コンピュータのＲＡＭに展開される。この色テーブルの各格子点には、例えばスキャナ１２などの読み取り用カラー原稿と、例えばカラープリンタ２２を用いて記録紙上に印字された出力カラー画像とが等しい色になるように、各格子点のＲ，Ｇ，Ｂの階調値データを階調値変換したＣＭＹ色の階調補正データが記憶されている。

コンピュータ９０は、スキャナ１２から入力される原カラー画像データＯＲＧに対し、補正テーブルＣＴに記憶された補正データを用い補正処理を行ない（プレ階調数変換）、さらに色補正されたカラーデータを、例えばカラープリンタ２２などの画像出力装置２０の階調数Ｎに合わせた最終的な階調数に変換するポスト階調数変換処理を行なうことは、上述した通りである。このようにして変換処理された最終的なカラー画像データＦＮＬは、そのままカラープリンタ２２へ向け出力してもよく、また、コンピュータ９０のメモリ内に、一画面分の最終カラー画像データＦＮＬとして記憶し、その後カラープリンタ２２に出力するようにしてもよい。

［Ｂ］第１ないし第８実施例に共通する画像処理の概要
図７には、コンピュータ９０の色補正モジュール９８とハーフトーンモジュール９９とにより実現される画像処理装置３０の機能ブロック図が示されている。この画像処理装置３０は、図７では、プレ階調数変換部１４０と、色補正部１４２と、ポスト階調数変換部１４６と、前述した色補正テーブルＣＴを格納した色補正テーブルメモリ１３４とから構成されるものとしている。まず、前記色補正テーブルメモリ１３４に記憶された補正データについて説明する。

図６に示したよう、入力される原カラー画像データＯＲＧは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分に対応した座標軸をもつ色空間における座標値として定義される。各座標軸は、各色成分の階調数を座標値として設定している。そして、この色空間を格子状に分割して、各格子点３００毎に、各色成分の補正データを格納している。

色補正テーブルメモリ１３４内に格納する補正データの決定手法にはいろいろある。それを決定し、テーブルＣＴ内に格納する工程に関して簡単に説明する。通常は、まず、対象とする出力系（例えばカラープリンタ２２）にいろいろなＲ，Ｇ，Ｂ値を与えて実際に出力された結果を色測定する。そして、出力系に与えたＲ，Ｇ，Ｂの値と、出力結果を測定して得られたＲ，Ｇ，Ｂの値との対応関係を調べる。なお、プリンタ２２における実際のインク色はＣＭＹであるが、ここでは説明を簡略にするため、総てＲ，Ｇ，Ｂで扱う。Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの変換についても、後で詳しく説明する。

次に、その対応関係を逆にみて、対応する色を得たい場合に必要なＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の階調数補正データを各格子点３００毎に調べ、これを補正データとして色補正テーブルメモリ１３４内に格納する。

このようにして色補正テーブルメモリ１３４内には、各格子点３００毎に対応する色補正結果が記憶されることとなる。前記色空間は、分割数が多いほど画質が向上するが、半面、色補正テーブルメモリ１３４の容量が大きくなるので、色補正テーブルの容量と画質のバランスから適当な分割数を決定する。

実施形態の画像処理装置３０は、このようにして色補正テーブルメモリ１３４内に記憶された補正データを用い、原カラー画像データＯＲＧに対する画像処理を次のようにして行う。

まず、プレ階調数変換部１４０は、所定の階調数変換手法を用い、原カラー画像データＯＲＧのＲ，Ｇ，Ｂの色成分の階調数を、図６に示す色空間内の最適格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換を行なう。そして、変換されたデータを格子点カラー画像データＧＣＤとして色補正部１４２へ向け出力する。ここでは、原カラー画像データＯＲＧの各色成分を、ＲがＮｒ階調、ＧがＮｇ階調、ＢがＮｂ階調になるよう、プレ階調数変換を行ない、その結果を、Ｒｋ、Ｇｋ、ＢＫとして出力する。

なお、プレ階調数変換部１４０における、階調数の変換の手法としては、多値の誤差拡散法、平均誤差最小法や、多値の組織的ディザ法等各種の手法が採用できる。その詳細については、後述する。

色補正部１４２は、入力される格子点カラー画像データＧＣＤに対応した格子点の階調補正データを、色補正テーブルメモリ１３４から読み出す。そして、格子点カラー画像データＧＣＤの色成分Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂｋの階調数を補正し、色補正データＣＣＤとしてポスト階調数変換部１４６へ向け出力する。ここでは、色補正データＣＣＤの各色成分のデータをＲc 、Ｇc 、Ｂc と表す。

そして、ポスト階調数変換部１４６は、色補正部１４２から得られた色補正データＣＣＤを、誤差拡散法または平均誤差最小法によって、最終的に変換したい階調数までポスト階調数変換し、これを各色データがＲp、Ｇp、Ｂp で表される最終カラー画像データＦＮＬとして出力する。

したがって、この最終カラー画像データＦＮＬを、例えばカラープリンタ２２へ向け出力することにより、カラープリンタ２２は、記録紙上に良好な色再現性を有するカラー画像をプリントアウトすることができる。

以上の構成のうち、色空間を格子状に分割して、各格子点毎に色補正データを記録した色補正テーブルメモリ１３４を用意することに関しては、従来から知られている（例えば特開平７−３０７７２号）。即ち、この画像処理装置３０は、色補正テーブルメモリ１３４を参照する前に、プレ階調数変換部１４０を用い、入力される原カラー画像データＯＲＧが色補正テーブルメモリ１３４の格子点上の色データとなるようプレ階調数変換を行ない、その後色補正テーブルメモリ１３４を参照して色補正を行ない、更にポスト階調数変換（例えばハーフトーニングの処理）を行なうのである。これにより、色補正テーブルＣＴを参照する際の複雑な補間演算を省略し、色補正処理に要する演算時間を大幅に短縮することができるのである。

上述した各処理について更に説明を補足する。まず、プレ階調数変換部１４０でのプレ階調数変換処理に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明する。いま、スキャナ１２から入力される原カラー画像データＯＲＧ中に、Ｒ＝１２、Ｇ＝２０、Ｂ＝２４という階調をもった色領域が一定面積連続すると仮定する。そして、この色領域のカラーデータが、画像処理装置３０へ入力される場合を想定する。

図８には、この原カラー画像データＯＲＧの色空間内における座標位置近傍の８個の格子点が示されている。各格子点は、図８に示す立方体の各頂点に位置し、その座標位置は次式（１）で表されるとする。

色補正テーブルメモリ１３４内には、各格子点３００の色データに対する、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の色補正値が用意されている。また、図８に示した例では、原画像データＯＲＧは、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２，２０，２４）という座標値で表わされるデータとしている。

補間演算を行なう従来技術を用いて色補正処理を行なう場合には、原画像データＯＲＧの色空間内における座標位置近傍の８個の格子点における色データの補正値を参照する。そして、参照した８個の色補正値を用い、原カラー画像データＯＲＧの座標位置と各格子点との距離に応じた重み付き平均を求める補間演算処理を実行し、色補正処理を行なっている。図８に示す例では、原カラー画像データＯＲＧの座標位置から、各格子点までは等距離に設定したので、補間演算では、８個の格子点の色補正値を単純平均し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の補正データを求めることになる。

これに対し、本発明の色補正処理は、次のような手順で行われる。まず、プレ階調数変換部１４０は、入力された原カラー画像データＯＲＧが、８つの格子点上のいずれかの色データになるように、誤差拡散法や平均誤差最小法を用いて、プレ階調数変換を行う。次に、色補正部１４２は、色補正テーブルメモリ１３４を参照し、色補正処理を行う。

実施形態のプレ階調数変換部１４０で用いる誤差拡散法や平均誤差最小法は、ある領域の局所的な色の平均値がなるべく原画像データに等しくなるように、一つ一つのデータを近傍の格子点のデータ値に変換していくように働く。したがって、原カラー画像データＯＲＧの座標位置が各格子点に対し等距離となっている図８の例では、プレ階調数変換を行なった結果は、８個の格子点データそれぞれがほぼ８分の１ずつの等しい割合で混在した色領域が得られる。この結果、プレ階調数変換処理された色データに、色補正テーブルＣＴを参照した色補正を行った結果、８個の格子点色の色補正値がほぼ等しい確率で混在した色領域が得られることになる。

このように、従来の補間演算を行なった色補正処理と、本実施の形態の色補正処理とにより得られた結果は、適当な面積での色の平均値をとって比べた場合には、ほぼ等しくなる。すなわち、この色補正部１４２では、各画素単位ではプレ階調数変換することによって生じる量子化ノイズが加わることになるが、それにもかかわらず、局所的な平均値をとってみた場合には、従来の補間演算を行なった場合と、ほとんど同等の色補正結果が得られることになる。

なお、画像出力装置２０の表現可能な階調数が十分に多い場合には、前述したプレ階調数変換処理によって生じた量子化ノイズによる画質低下が問題となる。本実施の形態の場合は、さらにこのプレ階調数変換処理の後に、ポスト階調数変換部１４６を用い、色補正された画像データを、画像出力装置２０の表現可能な階調数に対応した最終的な階調数まで変換するポスト階調数変換処理を行なうので、ここでも、階調数変換に伴う量子化ノイズが発生する。したがって、前処理段階でのプレ階調数変換で生じる量子化ノイズを、最終段階でのポスト階調数変換で生じる量子化ノイズに比べ、十分に小さくできれば、実用上は問題にならないことになる。このため、実施形態の装置では、プレ階調数変換部１４０の変換可能な階調数が、ポスト階調数変換部１４６の変換可能な階調数よりも、十分大きくなるよう形成され、これにより、プレ階調数変換処理に伴う画質の低下を防止している。

特に、本実施形態では、ポスト階調数変換部１４６での階調数変換に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるため、プレ階調数変換、ポスト階調数変換の双方を通じて 、領域の局所的な平均値を取った場合の誤差を最小にしようとする機構が働くことになる。このため、プレ階調数変換処理における変換可能な階調数を、実施形態のようにポスト階調数変換処理における変換可能な階調数より十分に大きく取ることにより、色補正テーブルの複数の格子点を参照し、補間演算を行なう従来の補正処理に比べ、全く遜色のない画質を得ることができる。

実際に、原カラー画像データＯＲＧの各色成分が２５６階調の場合に、プレ階調数変換部１４０での変換可能な階調数を各色成分とも３２，ポスト階調数変換部１４６での変換可能な階調数を各色成分とも２とし、色補正および階調数変換を行なった結果、従来のように、補間演算を行なって色補正を行った後に、２階調化した結果と全く識別することができない程度の、良好な再生画像を得られることが確認された。さらに、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数を８階調位まで減らしても、実用上問題のない画質が得られることが確認された。

前述したように、プレ階調数変換処理における変換階調数を小さくするほど、色補正テーブルメモリ１３４のメモリ容量は小さくできる。例えば、色補正部１４２での色補正後の出力データが、色成分数でｍ、各色成分ごとにｎビットのデータであったとすると、色補正テーブルメモリ１３４に必要なメモリ容量は、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数が各色Ｌ階調（ｑビット）である場合には、次式で表される。

色成分数ｍが３、各色成分毎に８ビット（１バイト）、階調数が各色３２階調（５ビット）であるとすると、
Ｑ＝３×８×２＾（５×３）
＝９８３０４×８［ビット］
＝９６Ｋ［ｂｙｔｅ ］
なお、１Ｋ［ｂｙｔｅ ］は１０２４［ｂｙｔｅ ］である。

同様にして、プレ階調数変換可能な階調数が各色とも１６階調の場合、８階調の場合のそれぞれについて、色補正テーブルのメモリ容量を計算すると、１６階調の場合は、１２Ｋバイト、８階調の場合は１．５Ｋバイトという少ないメモリ容量で済むことになる。これに対して、原画像データが各色８ビット（２５６階調）の場合に、表現しうる総ての原カラー画像データＯＲＧに対して色補正テーブルを用意しようとすれば、１６Ｍバイト程度のデータが必要になってしまう。

以上の説明では、プレ階調数変換部１４０での階調数変換の手法に、誤差拡散法や、平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明したが、プレ階調数変換部１４０は、これ以外に、例えば組織的ディザ法等、他の手法を用いて階調数変換をすることもできる。

この場合には，プレ階調数変換部１４０では、領域の局所的な平均値をとった場合の誤差を最少にしようとする機構が働かなくなるので、誤差拡散の手法を用いた場合より画質が劣化する可能性がある。これは、原画像データの階調数が２５６であるのを８階調まで減らすような大幅な階調数変換を行なうような場合に問題となる可能性がある。しかし、原画像データの表現に用いられる階調数と、プレ階調数変換部１４０での変換可能な階調数との差があまり大きくない場合、例えば、原カラー画像データＯＲＧの階調数が６４であるのを、プレ階調数変換処理で３２階調や１６階調に減らすような場合や、あるいは出力装置に十分に高解像度で、量子化ノイズの空間周波数が十分に高くなる場合には、ここで生じる量子化ノイズの影響は、実際に様々な画像を出力してみるとそれ程問題にならなかった。このような場合には、誤差拡散法の代わりに、組織的ディザ法などのより簡易な階調数変換手法を採用してもよい。組織的ディザ法等の簡易な階調数変換手法を採用した場合には、階調数変換に要する演算時間を短縮することができる。

［Ｃ］第１ないし第３実施例に共通する画像処理の詳細
次に、上記実施の形態としての画像処理装置のより具体的な実施例を説明する。ここでは、図２に示すスキャナ１２から、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色が８ビット、２５６階調の原カラー画像データＯＲＧが画像処理装置３０としてのコンピュータ９０に入力され、コンピュータ９０のプリンタドライバ９６が、この原カラー画像データＯＲＧを画像処理して、最終カラー画像データＦＮＬをカラープリンタ２２へ出力する場合を想定する。ここで使用されるカラープリンタ２２は、シ アンＣ，マゼンダＭ，イエローＹの３色インクを用いて各色ドットのオン（ドット有り）／オフ（ドットなし）の２階調で印字するものを用いる。プリンタ２２における印刷の具体的な構成は、既に説明した。

図９には、この場合に使用される画像処理装置３０の具体的なブロック図が示されている。プレ階調数変換部１４０、色補正部１４２は、入力される原カラー画像データＯＲＧを色補正し、さらにＲ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへ表色系を変換し、色補正データＣＣＤとして出力する。そして、前記色補正データＣＣＤを、ポスト階調数変換部１４６を用いプリンタ２２の表示可能な階調数に対応して２値化し、最終カラー画像データＦＮＬとして出力する。

ここにおいて、前記色補正テーブルメモリ１３４には、補正データが次のようにして設定されている。補正データの決定のために、まず、図９に示した画像処理装置からポスト階調数変換部１４６（図２に示すハーフトーンモジュール９９）のみを取り出して、対象となるカラープリンタ２２を組み合わせた系を構成する。そして、いろいろなＣ，Ｍ，Ｙ値をポスト階調数変換部１４６に与えて２値化した後、対象とするカラープリンタ２２に出力した結果を色測定する。そして、ポスト階調数変換部１４６に与えたＣ，Ｍ，Ｙ値と、カラープリンタ２２の出力結果を測定したＲ，Ｇ，Ｂ値の対応関係を調べる。

次に、その対応関係を逆にみて、色空間内の格子点色データに対応するＲ，Ｇ，Ｂ値の色を得たい場合に必要なＣ，Ｍ，Ｙ値を求め、それを色補正データとして色補正テーブルメモリ１３４内に設定する。実際の画像処理に先立って、以上の処理を行ない、色補正テーブルＣＴを用意するのである。

そして、プレ階調数変換部１４０は、入力される原カラー画像データＯＲＧのＲ０，Ｇ０，Ｂ０の各色成分を、ＲおよびＧは１６階調、Ｂは８階調に階調数変換し、格子点カラー画像データＧＣＤとしてＰk ，Ｇk ，Ｂk の各色成分を出力する。これは、図７に示す実施形態におけるＮr ，Ｎg がそれぞれ１６、Ｎb が８の場合の例となる。このために本実施形態では、誤差拡散法または平均誤差最小法による多値化を行なうが、この多値化工程自体は既存の手法を用いればよい。

次に、多値化の具体例を、Ｂ成分を８階調化する場合を例にとり説明する。いま、原カラー画像データＯＲＧのＢ成分が、２進数８ビットで表現されており、その階調数が０〜２５５までの２５６階調であるとし、これをプレ階調数変換部１４０を用い、次に示す８種類（ｉ＝０，１・・・７）の格子点色データｐｒｅ＿Ｂに８値化する場合を想定する。

ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］，…，ｐｒｅ＿Ｂ［７］
具体的には、原カラー画像データＯＲＧのＢ成分は次のようにプレ階調数変換されるものとする。この例では、８個の値はほぼ等間隔されているが、後述する第１，第２実施例では、低濃度領域ほど細かく設定されている。

ｐｒｅ＿Ｂ［０］＝０；
ｐｒｅ＿Ｂ［１］＝３６；
ｐｒｅ＿Ｂ［２］＝７３；
ｐｒｅ＿Ｂ［３］＝１０９；
ｐｒｅ＿Ｂ［４］＝１４６；
ｐｒｅ＿Ｂ［５］＝１８２；
ｐｒｅ＿Ｂ［６］＝２１９；
ｐｒｅ＿Ｂ［７］＝２５５；
なお、以下の説明では、格子点色データをｐｒｅ［ｉ］と略記することがある。

また、プレ階調処理のために用いる７種類のしきい値を次のように定義する。
ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］，ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］，…，ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］

そして、各しきい値を、次のように設定する。
ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＜ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＜ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］
（ｉ＝０，１，２，…，６）

前記しきい値は、次のように設定することが多い。
ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＋ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］）／２
この場合、前記各しきい値は次のようになる。

ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］＝１８；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］＝５４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［２］＝９１；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［３］＝１２７；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［４］＝１６４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［５］＝２００；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］＝２３６；

また、画像処理装置３０へ画像データとして入力される原カラー画像データＯＲＧは、通常、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に入力される。そして、一行分の画素が入力された後、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って後のデータが入力される。このような画像入力動作が繰り返し行われることによって、一画面分の画像データの入力が行われることになる。

このため、前記プレ階調数変換部１４０によるプレ階調処理、すなわち、原カラー画像データＯＲＧを８値化していく順序は、このような画像データの入力順に合わせて行われる。すなわち、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に８値化作業を行い、一行分の画素の８値化が終了したら、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って８値化していくという作業を繰り返して行い、一画面分の画像データの８値化を行うことになる。

この場合、図１０に示すよう、注目画素４００の上方の全画素、同ラインの左側の画素は既に多値化の終了した画素である。そして、注目画素４００の下方の全画素および同ラインの右側の画素はまだ多値化を行っていない画素ということになる。

前述したプレ階調処理すなわち８値化の処理を行う手法として、例えば図１１（ａ）に示す誤差拡散の重みマトリクスを用いる場合について考える。この重みマトリクスは、図１１（ａ）中の注目画素４００に生じた誤差を、右隣の画素に２、下の画素に１、右下の画素に１の割合で分散することを示すものである。

このマトリクスを用いてプレ階調数変換部１４０が、誤差拡散法を用いて行う８値化処理（プレ階調変換処理）のフローチャートを、図１２に示す。

注目画素を、ｐ行ｑ列目と表現するものとし、この注目画素のＢ成分の原カラー画像データＯＲＧをｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］で表し、これを８値化する場合について考える。なお、ｐ行ｑ列目の画素の８値化によって生じる量子化誤差は、ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］と表す。
(1) 第１の工程；８値化工程（ステップＳ１〜Ｓ６）
まず、注目画素データをしきい値と比較することによって８値化し、格子点色データｐｒｅ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］を得る。なお、これを、以下、格子点色データｐｒｅ＿Ｂと略記する。この処理を簡単に説明する。原カラー画像データＯＲＧがしきい値ｓｌｓｈ［０］未満であれば（ステップＳ１）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿Ｂを、最も小さな格子点色データｐｒｅ［０］とする（ステップＳ４）。同様に、原カラー画像データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］が、どのしきい値の間（ｓｌｓｈ［ｉ］〜ｓｌｓｈ［ｉ＋１］）に入っているかを判断し（ステップＳ２）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿Ｂを、対応する格子点色データｐｒｅ［ｉ］とする処理を行なう（ステップＳ５）。また、原カラー画像データＯＲＧがしきい値ｓｌｓｈ［７］以上であれば（ステップＳ３）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿Ｂを、最も大きな格子点色データｐｒｅ［７］とする（ステップＳ６）。なお、図１２に示すｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、注目画素データそのものではなく、近傍の既に８値化された画素カラーの誤差拡散を受けて既に補正されたデータである。誤差拡散法については、第３の工程で説明する。

(2) 第２の工程；誤差計算工程（ステップＳ７）
８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。原カラー画像データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、本来格子点上に存在している訳ではなく、これを上記の８値化処理により格子点の値に割り当てたので、量子化誤差が生じる。この量子化誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］の大きさを求めるのである。

(3) 第３の工程；誤差拡散工程（ステップＳ８）
誤差を、近傍のまだ８値化を行っていない画素に拡散する。ここでは、図１１（ａ）の重みマトリクスに従い、誤差の１／２を注目画素の右側の画素（［ｐ＋１］［ｑ］）に、１／４を下側の画素（［ｐ］［ｑ＋１］）に、１／４を右下の隣接する画素（［ｐ＋１］［ｑ＋１］）に、それぞれ拡散し、その原カラー画像データｄａｔａ＿Ｂに加えている。前述した第１の工程で用いた注目画素データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、このようにして誤差拡散を受けた後のデータである。

以上は、誤差拡散法による８値化の例であったが、これを平均誤差最小法によって行なう具体例を次に説明する。

図１３は、平均誤差最小法を用いた８値化処理のフローチャートである。
(1) 第１の工程；誤差補正工程（ステップＳ１０）
この工程では、近傍の既に８値化された画素に生じた８値化誤差で、注目画素デー タを補正する。誤差拡散のマトリクスは、図１１（ａ）に示したものと同一である。即ち、注目画素から見ると、左隣の画素で生じた量子化誤差についてはその１／２を加え、直上の画素で生じた量子化誤差についてはその１／４を加え、左斜め上の画素で生じた量子化誤差についてはその１／４を加えるのである。

(2) 第２の工程；８値化工程（ステップＳ１１〜Ｓ１６）
この工程は、図１２に示したステップＳ１〜Ｓ６と同様であるので、その説明は省略する。

(3) 第３の工程；誤差計算（ステップＳ１７）
この工程では、８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。詳細は、図１２に示したステップＳ７と全く同様である。

図１２に示す誤差拡散法と、図１３に示す平均誤差最小法との違いは、誤差拡散作業を誤差計算が終了した直後に行なうか、注目画素をＮ値化する直前に行なうかの違いだけであり、画像端での取り扱いを除けば、両者は等価となる。

なお、誤差拡散法の重みマトリクスについては、図１１（ａ）の外に、よりマトリクスサイズを大きくした図１１（ｂ）の例や、逆により簡略化した図１１（ｃ）、（ｄ）の例等、必要に応じて各種のものを採用することが可能である。図１１（ｄ）は、最も簡略化した例であり、誤差の拡散対象が右隣の一画素だけになっている。

多値誤差拡散法の例としては、特開平３−１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等があり、必要に応じて各種の手法を採用することができる。

〔組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部１４０の実施形態〕
プレ階調数変換部１４０は、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いる構成の他、組織的ディザ法等の階調数変換手法を用いることもできる。プレ階調数変換部１４０として組織的ディザ法を用いた場合の処理の一例を、図１４に示す。

ここでは、原カラー画像データＯＲＧのＢ成分が０から６３までの６４階調の値をもつ場合に、これを組織的ディザ法をもちいたプレ階調数変換部１４０により１７階調化する場合を想定する。ディザマトリクスには２×２のサイズのものを用いる。縦横両方向ともに２画素周期で変化する組織的ディザノイズをデータに加えた後（ステップＳ２０）、しきい値との比較により（ステップＳ２１〜Ｓ２３）、０，１，２，…１６の１７階調の値に階調数変換する（Ｓ２４〜Ｓ２６）。

すなわち、１６個のしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］を、
ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｉ＋１）×４−２
（ｉ＝０，１，…，１５）
のように設定し、次に画素位置ｐ，ｑによって一意的に決まる組織的ディザノイズ（ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］）を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加える（ステップＳ２０）。％は余剰演算子で、ｐ％２は「ｐを２で割った時の余り」の意味になり、ｑが偶数なら０、奇数なら１となる。ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ ［ｐ％２］［ｑ％２］の値は、例えば、
ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［０］＝１
ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［１］＝−１
ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［０］＝−２
ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［１］＝０
のように設定する。その後、データをしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］と比較し（ステップＳ２１〜Ｓ２３）、その大小によって、格子点色データのブルー成分ｐｒｅＢを得て、１７階調化するのである（Ｓ２４〜Ｓ２６）。

図１３に示した平均誤差最小法による８階調化の例と比較すると、平均誤差最小法では周辺の２値化済み画素から拡散される誤差を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加えたが、組織的ディザ法を採用した場合には、注目画素の位置によって一意的に決まる周期的ノイズｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］を加えている。それに伴い、図１４に示した手法では、平均誤差最小法で行なっていた誤差計算工程（ステップＳ１７）に相当する処理が不要になっている。図１４に示したような組織的ディザ法を用いた場合を、平均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計算が不要となるため、より一層高速化される上に、誤差記憶のためのメモリ等が不必要になりハードウェア資源が節約されるという大きなメリットがある。

その一方で、誤差拡散法における「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようとする機構は働かなくなる。このため、プレ階調数変換手段であまり大幅に階調数を減らし過ぎると、画質が劣化するおそれがあるが、図１４に示したように、原画像データの階調数を約１／４に減らす程度の場合には、２×２という小さなマトリクスサイズでも疑似輪郭等が発生することはなく、解像度の低下も最小限に押さえられ、メリットが大きい。

一般には、処理速度、必要なメモリ容量、画質の兼ね合いで最適なプレ階調数変換手法を採用すればよい。例えば、次のような観点から、採用するプレ階調数変換手法を決定することができる。
・最終的な出力装置の解像度が十分に高く、プレ階調数変換での多少の解像度低下が問題にならない場合には、大きめのマトリクスサイズの組織的ディザ法
・もともと原画像データの階調数が多くなく、プレ階調数変換であまり大幅に階調数を減少させる必要のない場合には、小さめのマトリクスサイズの組織的ディザ法
・画質最優先の場合や、プレ階調数変換で大幅に階調数を減らして色補正テーブルの容量を小さくしたい場合には誤差拡散法
もちろん、誤差拡散法や組織的ディザ法以外の階調数変換手法を用いてもよい。

また、Ｂ成分のみ組織的ディザ法、Ｒ、Ｇ成分は誤差拡散法でプレ階調数変換を行なう構成等を採用してもよい。一般に、Ｂ成分に対する人間の目の分解能はＲやＧに比べると低くなるので、このような構成も効果的である。

なお、以上は原カラー画像データＯＲＧに含まれるＢ成分をプレ階調数変換部１４０を用いて８階調に変換処理する場合について述べたが、原カラー画像データＯＲＧに含まれる他の色成分、すなわち、Ｒ成分やＧ成分も同様な手法によって１６階調にプレ階調数変換される。

その結果、プレ階調数変換部１４０に入力される原カラー画像データＯＲＧのＲ ，Ｇ，Ｂの各成分は次式に示すよう、格子点カラー画像データＧＣＤへ、プレ階調数変換されることになる。
Ｒ成分は、ｐｒｅ＿Ｒ［０］，ｐｒｅ＿Ｒ［１］…ｐｒｅ＿Ｒ［１５］の１６値
Ｇ成分は、ｐｒｅ＿Ｇ［０］，ｐｒｅ＿Ｇ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［１５］の１６値
Ｂ成分は、ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［７］の８値。

〔色補正部１４２の具体例〕
色補正部１４２は、多値化（プレ階調処理）された格子点色データに対し、色補正処理を行なうとともに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換作業を行なう。すなわち、図７に示した例では、色補正部１４２は、説明の都合上ＲＧＢ間での色補正を行なうだけであるとしたが、実際には、色補正部１４２では、色補正のほかに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換をも同時に行なっている。

以下に、色補正部１４２および色補正テーブルメモリ１３４を、ソフトウェア的に形成した場合と、ハードウェア的に形成した場合の２つの場合を例にとり説明する。

図１５（ａ）は、色補正テーブルメモリ１３４をＣ言語の表記を用いてソフト的に実現する場合の実施形態である。Ｃ，Ｍ，Ｙ各色成分用の色補正テーブルは、それぞれ３次元の配列Ｃ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］［Ｎｇ］［Ｎｂ］，Ｍ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］［Ｎｇ］［Ｎｂ］，Ｙ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］［Ｎｇ］［Ｎｂ］となる。ここで、Ｎｒ，Ｎｇ，Ｎｂは、各色の階調数を示す（図７参照）。この例では、各テーブルの大きさは、１６×１６×８である。これらのテーブルは、８ビットで正の整数のみを扱うｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒタイプの配列としたので、色補正結果としては８ビット、０〜２５５の範囲のデータが格納可能である。予め、この３次元の配列に、ＲＧＢからＣＭＹへの変換データを格納しておく。

図１５（ｂ）は、図１４（ａ）の３次元色補正テーブルを参照して、Ｒ，Ｇ，Ｂの各格子点色データｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］，ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］，ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］を、プリンタ２２におけるインク量に対応するＣＭＹ値に変換する色補正部１４２の実施形態である。Ｃ言語を用いたこの手法では、格子点色データを基に、図１５（ａ）で宣言した配列を参照するだけで、色補正後のＣ，Ｍ，Ｙ値が得られる。

次に、色補正テーブルメモリ１３４をハードウェアにより実現した場合の例として、色補正テーブルＣＴを半導体メモリに格納した例を、図１６に示す。Ｃ用ＲＯＭ１３４Ｃ、Ｍ用ＲＯＭ１３４Ｍ、Ｙ用ＲＯＭ１３４Ｙは、それぞれＣ，Ｍ，Ｙ各色成分の色補正結果が格納されたＲＯＭであり、アドレスデータとして、ＲＧＢの格子点色データに応じて決まる値を与えれば、それに対応する補正後のシアンデータ、マゼンタデータ、イエローデータが出力される。

図１７は、図１５のＣ用ＲＯＭ１３４Ｃのより詳細な実施形態で、アドレスバスがＡ０〜Ａ１０の１１ビット、データバスがＤ０〜Ｄ７の８ビットのＲＯＭを用いた例である。格子点色データｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］、ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］、ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］に対応して、ｉ，ｊ，ｋ値をそれぞれ２進数化した値が、それぞれアドレスバスの下位４ビット（Ａ０〜Ａ３）、中位４ビット（Ａ４〜Ａ７）、上位３ビット（Ａ８〜Ａ１０）に与えられている。各ビット数は、ＲＧＢの各階調数（ＲおよびＧが１６階調、Ｂが８階調）に対応している。

即ち、本実施例の場合は、０≦ｉ≦１５，０≦ｊ≦１５，０≦ｋ≦７なので、ｉ用には４ビット、ｊ用には４ビット、ｋ用には３ビット割り当てれば足りるのである。データバスからはそれに対応するシアンの色補正データが、０〜２５５の間の値をとる８ビット値としてデータバスに出力される。

図１６に示した構成では、ＣＭＹ各成分毎に３個の別々のＲＯＭを用意したが、アドレスバスのビット数を増やし、そこに色選択信号を加えるようにすれば、より容量の大きいＲＯＭ１個ですませることも可能である。また、ＲＯＭではなく、書き込みも可能なＲＡＭを用いると、テーブルの内容を自由に書き替え可能な構成にもできる。

以上の図１５や図１６に示した構成では、色補正部１４２がソフト的あるいはハード的に３次元テーブルメモリ１３４を参照することで、色補正が行なわれる。

〔ポスト階調数変換の具体例〕
色補正の後、最後にポスト階調数変換部１４６（ハーフトーンモジュール９９）が、色補正部１４２で色補正されたＣＭＹ各データを誤差拡散法または平均誤差最小法によって２値化する処理を行なう。この部分は既存の手法をそのまま適応すればよい。誤差拡散法による２値化工程は、図１２で示したプレ階調数変換部１４０での多値化工程とほとんど同じで、８値化が２値化に変わるだけである。図９のステップＳ１〜Ｓ６の８値化を２値化に変更し、ｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］をｄａｔａ＿Ｃ［ｐ］［ｑ］に置き換え、図１８に示すように２値化を行なえばよい。ここでは，シアンデータが値２５５に２値化された場合は、シアンのドット有り、値０に２値化された場合はドットなしとする。以降の誤差計算や、誤差拡散の工程は図１２のステップＳ７，ステップＳ８と同様なのでその説明は省略する。

ただし、この２値化工程では誤差拡散重みマトリクスのサイズを小さくし過ぎると、画質劣化につながる特有のドットパターンが生じやすくなる。このため、プレ階調変換での多値化時に用いたものよりもやや大きめのサイズのマトリクス（例えば図 １１（ｂ）に示したもの）を用いたほうがよい。また、誤差拡散法の代わりに、図１３の実施形態の平均誤差最小法による多値化を２値化に変更したものを用いてもよい。

以上説明した構成における大きな特徴の一つは、プレ階調数変換部１４０における多値化で用いる誤差拡散重みマトリクスのサイズが、図１１（ａ）〜（ｄ）のような、非常に小さなサイズのものでも十分な高画質が得られるところにある。通常、２値化処理を行う場合には、図１１（ｃ）（ｄ）のように、誤差拡散対象が隣接する２画素以下というような小さなマトリクスで誤差拡散を行なうと、ドットが線状に連なって現れる誤差拡散特有のパターンが目立ちやすくなり画質低下を引き起こす。しかし、本実施例のプレ階調数変換部１４０のように、変換する階調数が８以上あるような場合には、図１１（ｃ）（ｄ）に示したサイズの小さな誤差拡散マトリクスを用いても、画質低下はそれ程生じない。このため、プレ階調数変換部１４０では、後段のポスト階調数変換部１４６で用いる誤差拡散マトリクスよりも、小さなサイズのマトリクスを用いることができる。誤差拡散処理での演算量のほとんどを占めるのは、図１２のステップＳ８のような誤差拡散工程であり、その演算量はほぼ誤差拡散重みマトリクスのサイズに比例する。このため、プレ階調数変換部１４０での多値化処理は、極めて少ない演算量で行なうことができる。例えば、ポスト階調数変換部１４６での２値化処理に比べると、プレ階調数変換部１４０での演算量は、極めて少ない。さらに、上記構成の色補正部１４２での色補正は、単に色補正テーブルメモリ１３４の内容を参照するだけであるから、プレ階調数変換部１４０および色補正部１４２でのトータルのデータ処理は、極めて高速に行なうことができる。

また、上記構成では、色補正部１４２は、図１５，図１６に示した色補正テーブルメモリ１３４を利用して、色補正と同時にＲＧＢからＣＭＹへの変換を行なったが、ＣＭＹ３色の外に黒インクＫも用いるプリンタ用に、ＣＭＹＫの４色成分への変換を行なうものとしてもよい。例えば図１５（ａ）に示したソフトウェアにより実現された色補正テーブルを、ＣＭＹＫの４色のテーブルに拡張する場合は、図１９に示すように、ＣＭＹＫの４色分のテーブルを用意すればよい。このように、用意する色補正テーブルを増やせば、色補正によって必要な色成分の数が増加する場合にも、容易に対応することができる。

また、以上の説明では、原カラー画像データＯＲＧがＲＧＢの３色成分からなる場合について述べたが、原カラー画像データＯＲＧは、例えばＣＭＹやＣＩＥのＬ* ａ* ｂ* 、ＸＹＺ等どのような表色系によるものを用いても良く、また図９に示したように、カラー画像データを色補正部１４２で別の表色系による表現に変換するようにしてもよい。

［Ｄ］第１ないし第３実施例
以上詳しく説明した画像処理装置３０の構成を前提として、本発明の各実施例について説明する。
（１）第１実施例
この画像処理装置３０に関するここまでの説明では、説明を簡便にするため、色空間は、図６に示したように、等間隔に分割され、その格子点３００毎にデータを有する色補正テーブルが用意されているものとした。第１実施例では、色空間の分割は、最終的な出力装置であるプリンタ２２の使用インクＣＭＹの低濃度領域で細かくされている。既に述べたように、プレ階調数変換の変換後の階調数がポスト階調数変換の最終的な階調数よりも十分大きければ、プレ階調数変換の量子化ノイズは十分に小さく、かつ誤差拡散や平均誤差最小法を採用していればその局所的な平均値は０になるため、出力画像の全体についての量子化ノイズの実用上の影響は小さい。しかしながら、プレ階調数変換の量子化ノイズは微小ではあっても存在するから、これは出力画像においてオンドットの出現位置の乱れとして現れている。そのため、厳密には、この量子化ノイズの影響は、オンドットの密度が大きい高濃度や中濃度の領域では実質的に問題にならないが、ドット密度の小さい低濃度の領域において画質劣化の原因となる可能性があると言える。そこで、この問題を解消するために、本実施例では、図２０に示すように、低濃度領域で間隔が狭くなった格子点５００をもつ色補正テーブルＣＴを用いる。これに対応して、プレ階調数変換においては、この格子点５００の階調値（格子点色データ）に原画像データを変換する。

具体例を挙げれば、原画像データが０〜２５５までの階調値をとる場合、これをプレ階調値変換によって、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色につき、
０、１６、３２、４８、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、
１７６、１９２、２０８、２２４、２４０、２４８、２５５
の１８段階の階調値に量子化する。この例では、量子化ステップ、つまり隣り合う格子点の間隔は基本的に１６であるが、階調値２５５の附近、つまり低濃度の領域では、量子化ステップは値８又は値７のように小さくなっている。第１実施例では、この格子点を用いて、図１２に示した誤差拡散法により、プレ階調数変換をおこなった。

このように、低濃度領域で量子化ステップを小さくする点が、本実施例の大きな特徴である。従来の補間演算による方法では、出力装置にインクジェットなどのプリンタ２２を用いる場合には、逆に低濃度領域の格子点間隔は大きく、中高濃度領域の格子点間隔は狭くするのが適当であった。これは、低濃度領域ではドット同士が接触したり、重なったりする確率が低いために、入出力データの間の線形成が高く１次の補間演算でも十分な精度が得られたのに対し、ドット密度が高い中高濃度領域では線形性が大きく乱れるためである。本実施例ではこのような従来の常識とは逆に、低濃度領域の格子点間隔を狭くした色補正テーブルＣＴを用いて、低濃度領域で出力データの変化量が小さくなるように設定している。この結果、低濃度領域でのプレ階調数変換の量子化ノイズが小さくなるため、低濃度領域におけるこの量子化ノイズによる画質劣化が低減され、出力画像の画質が一層向上する。しかも、低濃度領域のみ、格子点間隔を小さくしているので、色補正テーブルメモリ１３４の容量もさほど多くなることがない。

ところで、プレ階調数変換後のデータは次に色補正テーブルＣＴに従って色補正される。一般に色補正テーブルＣＴの変換特性はリニヤではないから、プレ階調数変換の量子化ステップは色補正後には異なった形になる。色補正テーブルＣＴの変換特性によっては、プレ階調数変換の量子化ステップが低濃度領域で十分小さくても、色補正後のデータがもつ量子化ステップは、各インク色について、低濃度領域で量子化ステップが小さくなっていないことがあり得る。この場合には、色補正テーブルＣＴの分割を、図２０に示したように、ＲＧＢの各軸における低濃度領域で細かく分割しておいても、最終的に得られる画像では、低濃度領域で量子化ノイズの影響が現れてしまう。

そこで、プレ階調数変換の量子化ステップが低濃度領域で十分小さいだけでなく、それを色補正した後のデータが持つ量子化ステップも低濃度領域で十分に小さくなるように、プレ階調数変換の量子化ステップを修正することが望ましい。この修正は、例えば図２１に示すように、次の各工程により行なうことができる。
(1) まず、プレ階調数変換の量子化ステップを上記のように低濃度領域で十分小さくなるように暫定的に定め（ステップＳ３１）、これに合せて色補正テーブルＣＴを作成した上で、実際に色補正を試行する（ステップＳ３２）。
(2) この試行の結果得られた色補正後のデータの量子化ステップをチェックする（ステップＳ３３）。もし、その量子化ステップが低濃度領域のいずれかの箇所において、低濃度領域での量子化誤差の影響を無くすための所定上限値以上かを判断し（ステップＳ３４）、所定上限値より大きければ、プレ階調数変換の量子化ステップのうち、上記大きい箇所に関連する部分を一層小さく設定し直し（ステップＳ３５）、これに合せて色補正テーブルの格子点間隔も修正する（ステップＳ３６）。

このようにして最終的に、色補正後の量子化ステップが低濃度領域で上記上限値より小さくなるように、プレ階調数変換の量子化ステップ及びそれに対応した色補正テーブルＣＴの格子点間隔を修正する。こうして修正された量子化ステップ及び色補正テーブルＣＴを用いて、プレ階調数変換及び色補正を行なうことにより、低濃度領域におけるプレ階調数変換の量子化ノイズの影響が確実に低減される。

（２）第２実施例
本発明の第２実施例として、上記第１実施例と同一の構成において、プレ階調数変換部１４０がディザ法により階調数変換を行なうものを説明する。この実施例では、プレ階調数変換は、図２２に示した処理により行なわれる。この実施例では、４×４のディザマトリクスを用いるものとする。ディザマトリクスの一例を図２３に示す。この例では、ＲＧＢの各色についてＮ階調（この実施例では２５６階調）の原カラー画像データＤａ（０〜２５５）を、Ｍ階調（この実施例では６階調）にプレ階調数変換している。プレ階調数変換により得られる格子点カラー画像データをＧＣで表わす。以下の説明では、ＤｉＴｈはディザマトリクス番号を示し、図２３に示したように、１から１６の値をとる。また、プレ階調数変換のために用意された格子点は、低濃度領域で狭く分割され、ＲＳＬＴ［０］＝０、ＲＳＬＴ［１］＝７０、ＲＳＬＴ［２］＝１３０、ＲＳＬＴ［３］＝１９０、ＲＳＬＴ［４］＝２３５、ＲＳＬＴ［５］＝２５５に設定されている。このほか、各格子点間距離Ｄｉｓｔ［ｉ］を
Ｄｉｓｔ［ｉ］＝ＲＳＬＴ［ｉ＋１］−ＲＳＬＴ［ｉ］
ｉ＝０，１，…４
と定義する。なお、原カラー画像データＤａが値２５５を採った場合に後述する隔たりｏｆｆｓｔを求める演算の結果を保証するために、Ｄｉｓｔ［５］＝１と定義しておく。

図２２に示したプレ階調数変換が開始されると、まず着目している画素の原カラー画像データＤａを入力する処理を行なう（ステップＳ４０）。その後、この画素に対応するディザマトリクス番号ＤｉＴｈからこれを値０〜１の範囲で正規化した値ＤＤＨを求める処理を行なう（ステップＳ４１）。値ＤＤＨは、次式（３）により求めている。

ディザマトリクス番号ＤｉＴｈを求める処理は、注目画素の走査方向位置をｐ、副走査方向位置をｑとして、［ｐ％４，ｑ％４］の位置の値を図２３に示したマトリクスから求めることにより行なわれる。ここで、％は剰余演算子である。図２３のマトリクスからディザマトリクス番号ＤｉＴｈを求めるには、［０，０］〜［３，３］を要素とする関数（例えばＧｅｔＭａｔｒｉｘ［ｘ，ｙ］）を予め定義しておけばよい。

こうしてディザマトリクス番号ＤｉＴｈを正規化した値ＤＤＨを得た後、変換階調数番号を示す変数Ｘに値０を設定し（ステップＳ４２）、次に、この階調数番号Ｘにより定まる格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］と原カラー画像データＤａとを比較する処理を行なう（ステップＳ４３）。なお、この説明では、比較される原カラー画像データＤａは、特に色成分を特定していないが、実際には、各色成分毎に比較を行なうことになる。原カラー画像データＤａが格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下でなければ、変数Ｘを値１だけインクリメントし（ステップＳ４４）、再度両者を比較する。即ち、原カラー画像データＤａが格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下となるまで、順次格子点に対応した値を大きくしてゆくのである。

この結果、いずれ原カラー画像データＤａが格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下となるから（ステップＳ４３）、次に原カラー画像データＤａとステップＳ４３で比較した格子点との隔たりｏｆｆｓｔを計算する処理を行なう（ステップＳ４５）。隔たりｏｆｆｓｔは、原カラー画像データＤａがこれを挟む格子点間の距離Ｄｉｓｔ［Ｘ−１］に対して正規化した値として、次式（４）により計算される。

そこで、続けて、この隔たりｏｆｆｓｔとディザマトリクス番号ＤｉＴｈを正規化した値ＤＤＨとを比較する処理を行なう（ステップＳ４６）。両者を比較して隔たりｏｆｆｓｔの方が大きければ、原カラー画像データＤａを、これを挟む両格子点のうち値の大きな側の格子点に割り当てるべく、変数Ｘに対応する格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］を結果値ＲＳＬに設定し（ステップＳ４７）、隔たりｏｆｆｓｔの方が小さければ、原カラー画像データＤａを、これを挟む両格子点のうち値の小さな側の格子点に割り当てるべく、変数Ｘ−１に対応する格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ−１］を結果値ＲＳＬに設定する処理を行なう（ステップＳ４８）。その後、注目画素を次の画素に移動する処理を行ない（ステップＳ４９）、上述した処理を、原カラー画像データの最後まで繰り返す。

以上の処理によれば、原カラー画像データＤａの階調数を２５６階調から６階調に変換することができ、しかも分散型のディザマトリクス（図２３）を用いて、適度にばらついた格子点カラー画像データに変換することができる。図１４を用いた例では、原カラー画像データにノイズとしてディザマトリクスによるデータを加えてこうしたばらつきを作ったが、本実施例では、原カラー画像データＤａをこれを挟む両格子点のいずれに割り当てるかを判断する際に、ディザマトリクスを利用したばらつきを発生させている。即ち、本実施例では、ディザマトリクスとして用意されたディザマトリクス番号ＤｉＴｈを用いて正規化された値ＤＤＨを用いて、隣接する格子点からの隔たりの判断を行なっているので、例えば隣接する画素の原カラー画像データＤａが同一の値であっても、異なる格子点に割り当てられることが生じるのである。組織的ディザ法を用いた場合を、平均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計算が不要となるため、画像処理に要する時間を一層短くすることができる上に、誤差記憶のためのメモリ等が不必要になりハードウェア資源が節約されるという大きなメリットがある。

（３）第３実施例
第３実施例としての画像処理装置３０は、図２４に示すように、第１実施例で説明したプレ階調数変換部１４０（図９参照）内に、メインデータ出力部１４０ａとサブデータ出力部１４０ｂを有し、更に補間演算部１４８を有する。即ち、第２実施例の画像処理装置３０は、プレ階調数変換の量子化ノイズを低減するため、第１実施例の構成に加えて、プレ階調数変換から色補正テーブルＣＴによる色補正の過程で補間演算を行なう構成を備えるのである。

Ｒ、Ｇ、Ｂの３次元空間で行なう補間演算の従来の手法には、直方体の８頂点の座標値を用いる８点補間法、演算を簡易にするために考慮に入れる頂点数を間引いた６点補間法及び４点補間法（例えば特公昭５８−１６１８０）が知られており、これらはいずれも３次元の補間法である。これに対し、この実施例では１次元の補間法を用いる。即ち、本実施形態ではＲ、Ｇ、Ｂの３色のデータの内、求めたい出力色に対して最も大きな影響を持つ入力色成分（これを、以下、主要色と呼ぶ）のみに関して、前後の量子化値を用いて補間を行なう。例えば、ＲＧＢ入力データをＣＭＹ出力データに変換する場合には、Ｃの主要色はＲ，Ｍの主要色はＧ，Ｙの主要色はＢのように、それぞれの補色成分を主要色として、その色成分に関してのみ前後の量子化値を用いて補間を行なう。これは、それぞれの出力色成分の出力結果に対して大きな影響を与えるのはその主要色成分であり、主要色以外の色成分の値が多少変化しても出力結果にはあまり変化しないという性質を利用し、主要色成分に関してのみの補間演算で十分な精度を得ようとするものである。

具体的に説明する。ここで、原画像データを（Ｒ、Ｇ、Ｂ）で表し、プレ階調数変換後のデータを（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）で表す。また、データ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）に色補正テーブルＣＴを適用して得られたデータのＣ、Ｍ、Ｙ各色成分をＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）、ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）、ＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）で表す。また、最終的な色補正変換後のデータを（Ｃ”、Ｍ”、Ｙ”）で表す。

今、或る画素の原画像データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がプレ階調数変換の格子点に対して図２５に示すように、
Ｒ'1＜Ｒ＜Ｒ'2、Ｇ'1＜Ｇ＜Ｇ'2、Ｂ'1＜Ｂ＜Ｂ'2
の関係にあり、この原データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）をプレ階調数変換した結果、データ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）が得られたとする（以下、このデータをメインデータという）。

この場合、プレ階調数変換では更に、上記メインデータ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）の他に、メインデータと主要色成分のみが原データを挟んで反対側の格子点上にあるデータをサブデータとして出力する。メインデータは各色成分で共通だが、サブデータは各色成分ごとに異なるものとなる。次に各色成分ごとにメインデータとサブデータ両方に関して、色補正テーブルを適用して、次のようにして一次元補間に必要な２つの値を取得する。
(1) ＲをＣの主要色として、
ＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'２，Ｇ'２，Ｂ'１）
(2) ＧをＭの主要色として、
ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'１，Ｇ'１，Ｂ'１）
(3) ＢをＹの主要色として、
ＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'２）
このように、メインデータ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'１）に色補正テーブルを適用する他に、各色ごとに、その主要色成分のみをサブデータのそれに変更したデータに対しても色補正テーブルＣＴを適用して、一次元補間に必要な２つの値を取得する。

次に、色補正の最終段階として、次のように一次元補間演算を行なって最終的なデータ（Ｃ”、Ｍ”、Ｙ”）を得る。

Ｃ”は、ＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）とＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'2、Ｇ'2、Ｂ'1）の補間演算結果、
Ｍ”は、ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）とＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'1、Ｇ'1、Ｂ'1）の補間演算結果、
Ｙ”は、ＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）とＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'2）の補間演算結果である。
ここで、各色成分の補間演算は、各色成分についての原データとメインデータ及びサブデータとの距離に応じた重み係数を用いて行なう。例えば、Ｒ（Ｃ）成分に関して、原データとメインデータ及びサブデータとが、図２６に示すように、距離ｄ1、ｄ2だけ隔たっているならば、Ｃ”は、次式（５）により求められる。

以上のような主要色に関してのみの一次元補間は、計算が簡単であり、しかもプレ階調数変換の量子化ノイズを効果的に低減することができる。尚、この補間演算は、低濃度領域のみに限定して行なってもよい。

［Ｅ］第４ないし第８実施例に共通の画像処理の詳細
上述した第１ないし第３実施例では、色補正テーブルＣＴ作成する際、色空間を低濃度領域において細かく分割して得られる格子点を用いている。これに対して、第３実施例以降では、色補正テーブルＣＴは、図６に示したように、色空間を等間隔に分割して作成されている。以下の実施例では、色空間を低濃度領域で細かく分割する構成に代えて、図２７に示すように、スムージング処理部１５０を備えた構成を採っている。以下、スムージング処理部１５０の構成を中心に、各実施例に共通の画像処理について説明する。

以下に説明する画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換の量子化ノイズを減らすために、プレ階調数変換及び色補正の後にスムージング処理を行なう。この処理では、色補正後の画像内の各画素にラスタスキャン順序で逐次注目し、その注目画素のデータとその近傍の幾つかの画素のデータに対し重み係数をもつスムージングフィルタを適用してそれらデータの加重平均を求め、その加重平均値をその注目画素の新たなデータとする。これを全ての画素について繰り返す。

図２８は、スムージングフィルタの幾つかの例を示す。同図（Ａ）は１次元３画素スムージングフィルタの例を示し、各画素内にその画素の重み係数が示されている。図示するように、注目画素Ｐiとこれに同一ライン上で隣接する２つの画素Ｐi-1、Ｐi+1とに対し、均等な１／３の重み係数をもつスムージングフィルタが適用される。つまり、これら３画素Ｐi-1、Ｐｉ、Ｐi+1のデータをそれぞれ（Ｃi-1、Ｍi-1、Ｙi-1）、（Ｃi、Ｍi、Ｙi）、（Ｃi+1、Ｍi+1、Ｙi+1）とすると、注目画素Ｐｉの最終的なデータ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）は、
Ｃ＝（Ｃi-1 ＋ Ｃi ＋ Ｃi+1）／３
Ｍ＝（Ｍi-1 ＋ Ｍi ＋ Ｃi+1）／３
Ｙ＝（Ｙi-1 ＋ Ｙi ＋ Ｙi+1）／３
となる。尚、重み係数は、注目画素に重く隣接画素に軽くというように不均等にしてもよい。図２８（Ｂ）ないし（Ｄ）は、隣接するラインの画素データまで参照する２次元のスムージングフィルタの例を示す。同図（Ｂ）は、注目画素Ｐｉが属するラインの一つ手前のラインを含めた６画素を参照するもので、均等な重み係数を持つ例を示す。同図（Ｃ）は上下のラインを含めた９画素を参照するもので、やはり均等な重み係数を持つフィルタの一例を示す。更に、同図（Ｄ）は同図（Ｃ）から重み係数だけを不均等にしたフィルタの一例を示している。

こうしたスムージングの処理を行なうことにより、プレ階調数変換により生じた量子化誤差の影響による最終的な出力画像の画質の低下という問題を解消することができる。また、ポスト階調数変換において、従来分散型のディザ法を用いると、プレ階調数変換における量子化誤差の影響が現われ、画質が劣化する場合が見られたが、ポスト階調数変換前に、スムージングを行なうことにより、ポスト階調数変換に分散型ディザを採用しても、画質の低下は見られなくなる。したがって、ポスト階調数変換として、誤差拡散法、平均誤差最小法、集中型ディザの他、分散型ディザも採用可能となった。

ところで、スムージング処理は階調が均等または連続的にグラデートする領域でプレ階調数変換の量子化ノイズを低減するが、反面、文字や図形などのエッジの明快さを失わせる問題がある。そこで、エッジ検出を併用し、検出されたエッジの画素のスムージング処理はエッジの明快さを損なわないように修正することが望ましい。例えば、注目画素の値と隣接する画素の値との差分を求め、この差分が所定値より大きければエッジと判断し、注目画素の値に対するスムージング処理では、注目画素に隣接する画素を参照しないようにするのである。

こうした処理については、後述する実施例で詳しく説明するが、その概要を示すと次の通りである。図２８（Ａ）示した１次元３画素スムージングの場合であれば、エッジか否かの判断基準となる所定値をＡとすると、Ｃ色成分の値に関して、次式（６）の処理を行なえば良い。ここで、Ｃｉは、注目画素ｉのＣ色成分の値、Ｃi-1，Ｃi+1は、注目画素の前後に隣接する画素のＣ色成分の値である。

Ｍ、Ｙの色成分値についても同様の処理を行なう。これにより、隣接画素との階調差の絶対値が所定値Ａ以上であるエッジ部分の画素については、スムージングの処理では、その隣接画素を参照していないので、エッジ以外の領域の画像の画質をスムージングにより高め、かつエッジの明快さを失うことがない。

［Ｆ］第４ないし第７実施例
（１）第４実施例
第４実施例の画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部１４２，スムージング処理部１５０は、図２７に示した処理により実現される。スムージング処理部１５０は、図２に示した構成では、色補正モジュール９８に含まれている。この実施例では、注目画素の主走査方向の位置をｈとして、副走査方向の位置をｖとして示す。また、以下の説明では、プレ階調数変換部１４０により階調数変換される前の原カラー画像データＯＲＧの各色成分を、Ｒｓ［ｈ，ｖ］、Ｇｓ［ｈ，ｖ］、Ｂｓ［ｈ，ｖ］として記載し、プレ階調数変換後の格子点カラー画像データＧＣＤの各色成分を、Ｒｎ［ｈ，ｖ］、Ｇｎ［ｈ，ｖ］、Ｂｎ［ｈ，ｖ］と表わすものとする。プレ階調数変換により、階調数は、本実施例では各色１６階調あるいは８階調に低減されており、このデータＲｎ［ｈ，ｖ］等は、何番目の格子点に割り当てられたものであるかを示していると見ることもできる。第４実施例では、色補正テーブルＣＴは、ＲＧＢからＣＭＹＫの４色への変換を含むテーブルであり、この色補正データＧＣＤの各色成分を、Ｃｃ［ｈ，ｖ］、Ｍｃ［ｈ，ｖ］、Ｙｃ［ｈ，ｖ］、Ｋｃ［ｈ，ｖ］と記載する。なお、図２９では、図示の都合上、［ｈ，ｖ］を省略して記載することがある。

図２９に示した処理が開始されると、まずプレ階調数変換部１４０によりプレ階調数変換を行なう（ステップＳ５０）。プレ階調数変換は、原カラー画像データＯＲＧに相当する各色成分Ｒｓ［ｈ，ｖ］，Ｇｓ［ｈ，ｖ］，Ｂｓ［ｈ，ｖ］を、予め用意した格子点に割り当て、その階調数を低減する処理である。その手法については、第１ないし第３実施例で詳しく説明した。図２９では、プレ階調数変換を関数ＰｒｅＣｏｎｖ（）として示した。このプレ階調数変換により得られる格子点カラー画像データＧＣＤの各色成分がＲｎ［ｈ，ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］である。

次に、プレ階調数変換により得られた格子点カラー画像データの各色成分に基づいて、色補正テーブルメモリ１３４に予め記憶された色補正テーブルＣＴを参照し、色補正を行なう（ステップＳ５１）。この処理は、色補正部１４２による処理に相当する。色補正に合わせて、ＲＧＢから、最終的なカラープリンタ２２の出力するインク色であるＣＭＹＫの４色への変換も行なわれる。色補正処理により得られる色補正データＣＣＤの各色成分がＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］である。なお、図２９では、色補正の処理を、色補正テーブルＣＴを参照する（ルックアップする）ことから、関数ＲｅｆＬＵＴ（）として示した。

こうして色補正データＣＣＤの各色成分を得た後、本実施例のスムージング処理部１５０によるスムージング処理を行なう。このスムージング処理では、まず、注目している画素［ｈ，ｖ］とこれに近接する画素との間でスムージングの処理を行なうか否かの判断を行なう（ステップＳ５２）。どういう場合にスムージングの処理を行なうかについては、様々な手法が考えられることは、上述した通りであるが、この実施例では、図３０に示したように、注目画素のプレ階調数変換後のデータＲｎ［ｈ，ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］とこれに隣接する一つ前の画素［ｈ−１，ｖ］の各データとの差が、各色成分について値１以下である場合に、スムージングの処理を行なうと判断している。即ち、着目している画素の各色成分とその主走査方向に一つ前の画素の各色成分とが、プレ階調数変換部１４０による変換によって、同一または隣接する格子点を上にある場合に、スムージング処理を行なうと判断するのである。かかる判断により、画像に本来備わっているエッジなどではスムージングの処理を行なわないと判断する。

スムージングの処理を行なわないと判断した場合には、注目画素の色補正された各色成分Ｃｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］をそのまま出力データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとし（ステップＳ５３）、ポスト階調数変換部１４６に出力する。他方、スムージングの処理を行なうと判断した場合には、一つ前の画素の色補正後の各色成分Ｃｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｍｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｙｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｋｃ［ｈ−１，ｖ］と注目画素の各色成分との加算平均を演算し（ステップＳ５４）、これを出力データとして、次のポスト階調数変換部１４６によるポスト階調数変換に移行する。本実施例では、ポスト階調数変換処理としては、カラープリンタ２２の出力がインクドットを形成する・しないの２値的なものであることから、誤差拡散などのハーフトーニングの処理を行なっている。この処理についての説明は省略する。

以上のように構成された第４実施例の画像処理装置３０Ａでは、スムージング処理部１５０によりスムージングを行なうので、プレ階調数変換により生じる量子化誤差の影響を軽減でき、量子化誤差に起因する画質の劣化を防止することができる。しかも、プレ階調数変換後のデータに基づいて、注目画素の一つ前の画素と比較し、その各色成分の一つでも隣接する格子点以上離れた格子点に割り当てられている場合には、スムージングの処理を行なわない。この結果、画像に本来存在するエッジなどのシャープさを、スムージングの処理により失うということがない。また、スムージングを行なうか否かの判断を、直前に処理された画素のデータとの比較により行なっているので、比較のために記憶しておくデータに無駄がなく、記憶容量も小さなもので済ませることができる。更に、隣接する一つの画素との比較だけで済むので、演算量も小さくでき、全体の処理を高速化することができる。

以上説明した第４実施例では、スムージングを行なうか否かの判断を、プレ階調数変換後のデータの各色成分の隔たりにより行なったが、この判断には、様々なバリエーションを考えることができる。例えば、図３１に示したように、プレ階調数変換後のデータＲｎ［ｈ，ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］による判断に変えて、これを求める元になった原カラー画像データが属している範囲を示すデータＲｎ０［ｈ，ｖ］，Ｇｎ０［ｈ，ｖ］，Ｂｎ０［ｈ，ｖ］を用いて判断しても良い。この時、データＲｎ０［ｈ，ｖ］，Ｇｎ０［ｈ，ｖ］，Ｂｎ０［ｈ，ｖ］は、着目している画素が隣り合う８個の格子点に囲まれた直方体のいずれに属しているかを示すから、図３１に示した条件は、着目している画素とこれに隣接する画素（主走査方向に一つ手前の画素）とが、８個の格子点に囲まれた同じ直方体もしくはこれに隣接する直方体に属しているか否かの判断に等しい。図３０に示した条件では、各色成分についてプレ階調数変換により割り当てられた格子点が同一または隣接していれば、原カラー画像データとしてどのような関係に合ったかは問わずにスムージングの処理を行なうと判断したが、図３１の例では、原カラー画像データが、隣接する格子点に囲まれた同じ空間もしくはこれに隣接する空間に入っていることが条件となる。

更に、図３２に示すように隣接する範囲まで考えず、注目画素とこれに隣接する画素の原カラー画像データが、隣接する格子点に囲まれた同じ直方体の空間に属している場合にのみスムージングを行なうと判断することも可能である。

また、これらの例では、隣接する画素同士の隔たりは値１以下としたが、スムージングを行なう条件を緩くして、隔たりが値２以上でもスムージングを行なうものとしても良い。各色成分毎にプレ階調数変換後の階調数が異なることから、特定の色についての判断だけ値２以上とすることもできる。あるいは、次式（７）にしめすように、各色成分の隔たりの総和により判断するものとしても良い。

この場合には、特定の色について隣接する格子点を越えて隔たった位置に割り当てられても、他の色が同一の格子点に割り当てられていれば、スムージングが行なわれることになる。あるいは、次式（８）のように、各色成分の隔たりの二乗の総和が所定値以下という条件を考えることも可能である。

なお、プレ階調数変換後のデータで判断するのではなく、例えば図３３に示すように、原カラー画像データＲｓ［ｈ，ｖ］，Ｇｓ［ｈ，ｖ］，Ｂｓ［ｈ，ｖ］を用いて判断することも可能である。実施例では、原カラー画像データは、０〜に２５５の２５６階調のデータなので、図３３では、各色成分の隔たりが、隣接する画素との間で１６階調以下の場合に、スムージングを行なうと判断するものとした。なお、各色成分についての隔たりは、１６階調から自由に増減することができる。判断の基準とするこの隔たりは、実際に所定の画像について処理を行ない、検証して定めることが望ましい。また、上述したプレ階調数変換後のデータについての判断と併用することも望ましい。

プレ階調数変換による量子化誤差の影響が最も強く感じられるのは、特にカラープリンタ２２の場合は、最終的に得られる画像の低濃度領域、いわゆるハイライト領域である。そこで、ハイライト付近でのみスムージングを行なうことも実用的である。図３４に、ハイライト領域でのみスムージングを行なうと判断する例を示した。この場合には、原カラー画像データにおいて低濃度領域と判断することになるから、注目画素［ｈ，ｖ］とその隣接画素［ｈ−１，ｖ］との原カラー画像データＲｓ，Ｇｓ，Ｂｓが、共に０〜２５５階調のうちの２２４階調以上の場合にスムージングの処理を行なうものとした。なお、この例で、判定の閾値として採用した２２４階調という値については、種々変更可能である。適正な値は、各種の画像を処理して定めることができる。

（２）第５実施例
次に第５実施例について説明する。第５実施例の画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部１４２，スムージング処理部１５０は、図３５に示した処理により実現される。この実施例では、スムージングの処理を、主走査方向に隣接する画素との間だけでなく、副走査方向に隣接する画素との間でも行なっている。図３５に示した処理を開始すると、まず図２９で説明したプレ階調数変換部１４０によるプレ階調数変換（ステップＳ６０）と色補正部１４２による色補正（ステップＳヘッド６１）とを行ない、次に主走査方向についてスムージングを行なうか否かの判断を行なう（ステップＳ６２）。この判断の内容は、第４実施例とその変形例で説明した通りであり、様々な基準を採用することができる。

スムージングするか否かの判断を行ない（ステップＳ６２）、主走査方向に隣接する画素との間でスムージングを行なわないと判断した場合には、注目画素の色補正データＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］をそのまま２倍してこれを一旦データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとして記憶する処理を行なう（ステップＳ６３）。他方、主走査方向に隣接する画素との間でスムージングを行なうと判断した場合には、第４実施例で説明したように、隣接する画素との間で色補正データを平均化するために、注目画素とこれに隣接する画素との色補正データを加算して、一旦データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとして記憶する処理を行なう（ステップＳ６４）。

次に、副走査方向に隣接する画素との間でスムージングを行なうか否かの判断を行なう（ステップＳ６５）。スムージングを行なうか否かは、図３６に示すように、副走査方向に一つ手前の画素［ｈ，ｖ−１］との間で、格子点カラー画像データの隔たりが各色成分についての総て値１以下であるか否かという判断により行なうことができる。この判断についても、上述した第４実施例とその変形例で示した各種の判断が適用可能である。なお、両判断（ステップＳ６２，Ｓ６５）は必ずしも同一の内容とする必要はない。最終的な画像の出力装置であるカラープリンタ２２の垂直方向と水平方向の解像度が異なる場合などでは、スムージングを行なうか否かの判断が、主走査方向と副走査方向で異なることも実用的である。

副走査方向に隣接する画素との間でスムージングを行なわないと判断した場合には、注目画素の色補正データＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］を、そのまま先に求めたデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓに加える処理を行なう（ステップＳ６６）。他方、副走査方向に隣接する画素との間でスムージングを行なうと判断した場合には、隣接する画素との間で色補正データを平均化するために、先に求めたデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓに注目画素の一つ前のラインの画素（副走査方向に隣接する画素）の色補正データＣｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｍｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｙｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｋｃ［ｈ，ｖ−１］を加算しする処理を行なう（ステップＳ６７）。

その後、ステップＳ６６またはＳ６７で求めたデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓを値３で除し、平均値を求め、これをスムージング後のデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとして（ステップＳ６８）、次のポスト階調数変換部１４６によるポスト階調数変換処理に移行する。

かかる構成によれば、スムージングの処理を主走査方向に隣接する画素のみならず副走査方向に隣接する画素についても行なうことができるので、プレ階調数変換による量子化誤差に起因する画質の劣化を、主走査方向・副走査方向のいずれについても防止し、画質の一層の向上を図ることができる。

（３）第６実施例
次に、本発明の第６の実施例として、画像出力装置２０であるカラープリンタが、シアンインクＣ，マゼンタインクＭ，イエロインクＹ，ブラックインクＫ以外に、シアンインクＣより低濃度のライトシアンインクＣ２，マゼンタインクＭより低濃度のライトマゼンタインクＭ２を吐出可能なものである場合のスムージングについて説明する。このカラープリンタは、図２に示したハードウェア構成において、キャリッジ３１に上記６色のインクに対応して６列の各色ヘッド６１ないし６６を備え、カラーインク用カートリッジ７２には、ブラックインクＫを除く濃淡５色のインクを搭載されている。この濃淡５色のインクの組成を、図３７に示す。ここで、シアン，マゼンタについて低濃度のライトシアンインクＣ２，ライトマゼンタインクＭ２を備えるのは、これらのインクが、原カラー画像データの濃度が低い領域を表現するために低密度に吐出されると、その領域では、インクドットが視認されてしまい、いわゆる粒状感による画質の低下が感じられるからである。こうした原カラー画像データの濃度が低い領域では、低濃度のインクを用いて印刷を行なうことで、画像の品質は大きく改善される。なお、イエロインクＹについて低濃度のインクを有しないのは、イエロインクＹは、明度が高く、もともと粒状感をほとんど生じないからである。

シアンとマゼンタについて低濃度のインク（以下、淡インクと呼ぶ）と通常濃度のインク（以下、濃インクと呼ぶ）とのドット記録率を、図３８に示す。この実施例では、原カラー画像データの濃度が低い領域では淡インクを中心に印刷を行ない、原カラー画像データの濃度が高くなるに従って、徐々に濃インクの使用量を増やし、これに伴って淡インクの使用量を低減する。所定の濃度以上では、濃インクのみで印字を行なっている。

かかる構成を有する第６実施例の画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部１４２，スムージング処理部１５０は、図３９に示した処理により実現される。この処理が開始されると、まず原カラー画像データの各色成分Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓをプレ階調数変換部１４０におけるプレ階調数変換に相当する処理を行ない（ステップＳ７０）、次に変換後の格子点カラー画像データの各色成分Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎに基づいて色補正テーブルＣＴを参照し、色補正部１４２における色補正に相当する処理を行なう（ステップＳ７１）。この時、色補正テーブルＣＴは、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｃ２，Ｍ２の６色への変換テーブルとして用意しておく。

次に、注目画素についてスムージングの処理を行なうか否かの判断を行なう（ステップＳ７２）。この処理は、基本的には、第４実施例とその変形例で説明した判断を用いることができる。スムージングを行なわないと判断した場合には、注目画素の色補正された各色成分Ｃｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ，ｖ］，Ｍ２ｃ［ｈ，ｖ］をそのまま出力データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとし（ステップＳ７３）、ポスト階調数変換部１４６に出力する。他方、スムージングの処理を行なうと判断した場合には、一つ前の画素の色補正後の各色成分Ｃｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｍｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｙｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｋｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｍ２ｃ［ｈ−１，ｖ］と注目画素の各色成分Ｃｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ，ｖ］，Ｍ２ｃ［ｈ，ｖ］との加算平均を演算し（ステップＳ７４）、これを出力データとして、次のポスト階調数変換部１４６によるポスト階調数変換に移行する。

この実施例によれば、第４実施例の効果はもとより、ライトシアンインクＣ２やライトマゼンタインクＭ２を備え、淡インクと濃インクとを適切に吐出して印刷を行なうカラープリンタ２２において、６色のインクでもスムージングを行なって、プレ階調数変換の量子化誤差に起因する画像品質の低下を防止することができる。

（４）第７実施例
次に本発明の第７実施例について説明する。上記の実施例では、スムージングを行なうか否かはプレ階調数変換の前のデータを用いるにせよプレ階調数変換の後のデータを用いるにせよ、注目画素とこれに近接する画素（例えば主走査方向または副走査方向に隣接する画素）との間の隔たりにより判断した。これに対して、第７実施例では、スムージングの処理は色成分毎に行なうものとし、スムージングを行なうか否かの判断も色毎に行なうものとしている。

第７実施例の画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部１４２，スムージング処理部１５０は、図４０に示した処理により実現される。この処理が開始されると、まず原カラー画像データの各色成分Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓをプレ階調数変換部１４０におけるプレ階調数変換に相当する処理を行ない（ステップＳ８０）、次に変換後の格子点カラー画像データの各色成分Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎに基づいて色補正テーブルＣＴを参照し、色補正部１４２における色補正に相当する処理を行なう（ステップＳ８１）。

次に、注目画素のプレ階調数変換後の格子点カラー画像データのうちＲ成分について隣接する画素との隔たりを判断する処理を行ない（ステップＳ８２）、格子点上の隔たりが値１より大きければスムージングを行なわないとして色補正されたデータＣｃ［ｈ，ｖ］をそのまま出力するデータＣｓとして設定する処理を行なう（ステップＳ８３）。他方、両画素のＲ成分の格子点上の隔たりが値１以下であれば、スムージングを行なうとして、色補正後のデータのシアン成分Ｃｃ［ｈ，ｖ］と、主走査方向に一つ手前の画素の色補正後のデータのシアン成分Ｃｃ［ｈ−１，ｖ］との加算平均を取る処理を行なう（ステップＳ８４）。

以上の処理で、シアンＣについてのスムージングの判断を原カラー画像データのＲ成分についての判断により行なうのは、ＲＧＢからＣＭＹへの変換においては、ＲとＣ、ＧとＭ、ＢとＹとから強い相関関係を持っているからである。

したがって、シアンについての上記処理の後、マゼンタインクＭについてのスムージングをＧ成分についての格子点上の隔たりにより判断して行ない（ステップＳ８５〜８７）、イエロインクＹについてのスムージングをＢ成分についての格子点上の隔たりにより判断して行なう（ステップＳ８８〜９０）。以上の処理の後、ポスト階調数変換に移行する。

以上の構成を有する第７実施例の画像処理装置３０Ａでは、第４実施例と同様の効果を奏する上、各色についてスムージングを行なうか行なわないかを決定することができるので、特定の色調だけが変換するような場合でも、スムージングの効果とこれを行なわないことによる境界のシャープさとを両立させることができる。

以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態にのみ限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変形、改良又は修正を加えて実施することができる。

例えば、上記第４ないし第７実施例では、スムージングの判断は注目画素とその画素の主走査方向手前側または副走査方向手前側の画素との間の隔たりに着目して行なったが、主走査方向または副走査方向に後ろ側の画素［ｈ＋１，ｖ］または［ｈ，ｖ＋１］との間で判断するものとしても良い。また、スムージングを行なう範囲としては、図２８に示した範囲以外の範囲でも差し支えない。上記実施例では、スムージングは、総ての色成分について判断しあるいは行なったが、特定の色についてのみスムージングの処理を行なうものとすることもできる。例えば、イエロインクＹは明度が高く視認されにくいので、イエロインクについては、最初からスムージングの対象外とすることができる。この場合には、処理速度を一層高速化することができる。また、濃淡両インクを備えたプリンタにおいて、粒状感の生じにくい淡インクについてはスムージングの対象外とすることも同様に好適である。

また、第４ないし第７実施例では、スムージングの前提となるプレ階調数変換の内容については特に説明しなかったが、誤差拡散法や平均誤差最小法等によるプレ階調数変換のみならず、第２実施例で説明したディザ法によるプレ階調数変換と組み合わせることができることは自明である。スムージングを行なうことにより、ディザ法による画質の劣化を十分に補償でき、良好な画像出力を得ることができる。

本発明の画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。 図１に示す画像処理システムを実現する態様の一例を示すブロック図である。 画像出力装置２０の一例としてのカラープリンタ２２の構成を示す概略構成図である。 印字ヘッド２８の構造を例示する説明図である。 インクの吐出の原理を説明する説明図である。 格子状に分割された色空間の一例を示す説明図である。 図１に示す画像処理装置３０の機能をブロックにより示すブロック図である。 カラー画像データと、近傍の格子点色データの、色空間内における位置を示す説明図である。 画像出力装置としてカラープリンタを想定した場合における画像処理装置の機能をブロックにより示すブロック図である。 画像データのプレ階調数変換処理の概略説明図である。 プレ階調数変換処理を誤差拡散法を用いて行なう場合の重みマトリクスの説明図である。 プレ階調数変換手段で誤差拡散法を用いた場合の処理の概要を示すフローチャートである。 プレ階調数変換手段で平均誤差最小法を用いた場合の処理の概要フローチャートである。 プレ階調数変換手段で組織的ディザ法を用いた場合の処理の概要を示すフローチャートである。 色補正部１４２をソフト的に構成する場合の処理の概要を示す説明図である。 色補正部１４２をハード的に構成する場合の概略構成図である。 図１６に示すＣ用ＲＯＭのより詳細な実施形態を示す説明図である。 ポスト階調数変換手段を実現する処理の概要を示す説明図である。 ＲＧＢの３色のデータからＣＭＹＫの４色成分を求めて色補正を行なう場合の処理の概要を示す説明図である。 第１実施例の画像処理装置３０において用いる格子点であって、色空間の低濃度領域で細かく分割された格子点の一例を示す説明図である。 色補正テーブルを修正する場合の処理の概要を示すフローチャートである。 第２実施例の画像処理装置３０におけるプレ階調数変換処理を示すフローチャートである。 第２実施例のプレ階調数変換処理で採用したディザ法で参照するディザマトリクスの一例を示す説明図である。 第３実施例の画像処理装置３０の機能をブロックにより示すブロック図である。 主要色について行なわれる一次元補間処理を説明するための説明図である。 同じく一次補間処理の原理を説明する説明図である。 第４ないし第７実施例に共通する画像処理装置３０Ａの機能をブロックで示したブロック図である。 スムージングフィルタの具体例を示す説明図である。 第４実施例における画像処理ルーチンを示すフローチャートである。 スムージングを行なうか否かの判断の詳細を示す説明図である。 スムージングを行なうか否かの判断の他の例を示す説明図である。 スムージングを行なうか否かの判断の他の例を示す説明図である。 スムージングを行なうか否かの判断の他の例を示す説明図である。 スムージングを行なうか否かの判断の他の例を示す説明図である。 第５実施例における画像処理ルーチンを示すフローチャートである。 第５実施例においてスムージングを行なうか否かの判断の詳細を示す説明図である。 第６実施例の６色インクを用いたプリンタにおけるインクの成分を示す説明図である。 第６実施例における淡インクと濃インクの記録率を示すグラフである。 第６実施例における画像処理ルーチンを示すフローチャートである。 第７実施例における画像処理ルーチンを示すフローチャートである。

符号の説明

１０…画像入力装置
１２…スキャナ
２０…画像出力装置
２１…カラーディスプレイ
２２…カラープリンタ
２３…紙送りモータ
２４…キャリッジモータ
２６…プラテン
２８…印字ヘッド
３０…画像処理装置
３０Ａ…画像処理装置
３１…キャリッジ
３２…操作パネル
３４…摺動軸
３６…駆動ベルト
３８…プーリ
３９…位置検出センサ
４０…制御回路
６１…インク吐出用ヘッド
６５…導入管
７１…ブラックインク用カートリッジ
７２…カラーインク用カートリッジ
８０…インク通路
９０…コンピュータ
９１…ビデオドライバ
９３…ＣＲＴディスプレイ
９５…アプリケーションプログラム
９６…プリンタドライバ
９７…ラスタライザ
９８…色補正モジュール
９９…ハーフトーンモジュール
１３４…色補正テーブルメモリ
１３４Ｃ…Ｃ用ＲＯＭ
１３４Ｍ…Ｍ用ＲＯＭ
１３４Ｙ…Ｙ用ＲＯＭ
１４０…プレ階調数変換部
１４０ａ…メインデータ出力部
１４０ｂ…サブデータ出力部
１４２…色補正部
１４６…ポスト階調数変換部
１４８…補間演算部
１５０…スムージング処理部
３００…格子点
４００…注目画素
５００…格子点

Claims (19)

1. ２次元以上の色空間における座標値により表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理装置であって、
   前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数で表現したカラー画像データを入力する入力手段と、
   前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記憶手段と、
   該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルと、
   前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座標値を、前記格子点情報記憶手段に記憶された格子点のうち、該座標値に近接するいずれかの格子点の座標値に変換することで、前記カラー画像データが有する階調数を低減するプレ階調数変換手段と、
   該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段と、
   該色補正データ読出手段が読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平均化する処理を行なう平均化処理手段と、
   該平均化処理手段により平均化の処理がなされた補正データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適した階調数であり、前記プレ階調数変換手段により変換された階調数より小さい階調数に変換するポスト階調数変換手段と
   を備え、
   前記プレ階調数変換手段は、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する手段、または誤差拡散の手法を用いて格子点の座標を変換する手段である
   画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置であって、
   前記プレ階調数変換手段は、誤差拡散の手法を用いて格子点の座標を変換する第１座標変換手段と、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標変換を行なう第２座標変換手段と、前記第１座標変換手段と第２座標変換手段のいずれの手段を用いるかを決定する変換手段決定手段とを有し、
   更に、前記平均化手段は、前記変換手段決定手段により、前記第１座標変換手段の使用が決定されたときには、前記入力されたカラー画像データの濃度が低い領域において、該平均化の処理を行なう手段である
   画像処理装置。
3. 前記平均化処理手段が前記平均化の処理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画像データを入力する方向に沿った隣接画素である請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記隣接画素が前記入力する方向において手前側の画素である請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記隣接画素が前記入力する方向において後ろ側の画素である請求項３記載の画像処理装置。
6. 前記平均化処理手段が前記平均化の処理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画像データを入力する方向の前後に隣接する両画素である請求項１記載の画像処理装置。
7. 前記平均化処理手段が前記平均化の処理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画像データを入力する方向に沿った隣接画素および該方向に交差する方向の画素である請求項１記載の画像処理装置。
8. 請求項１記載の画像処理装置であって、
   更に、前記入力手段により入力された前記各画素の前記カラー画像データに基づいて、該画素の濃度を検出する濃度検出手段を備えると共に、
   前記平均化処理手段は、前記検出された前記画素の濃度が所定値以下の場合に、前記平均化処理手段による平均化の処理を行なう手段である画像処理装置。
9. 前記平均化処理手段は、前記入力された画像データの所定色成分の濃度が所定値以下の領域でのみ前記平均化の処理を該所定色成分ついて行なう手段である請求項１記載の画像処理装置。
10. 請求項１記載の画像処理装置であって、
    前記カラー画像データの座標値が、該カラー画像データの各色成分の濃度に対応した値として定義されている画像処理装置。
11. 請求項１０記載の画像処理装置であって、
    前記ポスト階調数変換手段は、２値化を行ない、該２値化されたドットの分布密度により階調を表現する手段である画像処理装置。
12. 請求項１記載の画像処理装置であって、
    前記平均化処理手段は、
    前記色補正データ読出手段により読み出した色補正データを、隣接する画素の色補正データとを比較する手段と、
    該比較された両色補正データの相違が所定値以下の場合に、前記平均化の処理を行なう手段と
    を備えた画像処理装置。
13. 請求項１ないし請求項１２のいずれか記載の画像処理装置であって、
    前記平均化処理手段は、前記平均化の処理を行なうか否かを、前記カラー画像データを構成する各色の少なくとも一つの色について判断し、該判断に基づいて各色毎に前記平均化の処理を行なう手段である画像処理装置。
14. 前記平均化処理手段は、近接する画素について前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での隔たりが所定距離以下であると推定される場合に、前記平均化の処理を行なう手段である請求項１記載の画像処理装置。
15. 前記平均化処理手段は、近接する画素について前記プレ階調数変換手段により変換された後の格子点が少なくとも隣接する場合に、前記近接する画素間の隔たりが前記所定距離以下であるとの推定する手段である請求項１４記載の画像処理装置。
16. 前記平均化処理手段は、近接する画素についての前記カラー画像データが、共に、前記格子点情報記憶手段が記憶している格子点が形成する単位空間に含まれる場合に、前記近接する画素間の隔たりが前記所定距離以下であるとの推定する手段である請求項１４記載の画像処理装置。
17. 請求項１記載の画像処理装置であって、
    前記格子点情報記憶手段は、前記格子点の座標を、前記色空間のうち、予め定めた濃度以下の低濃度領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割して記憶する画像処理装置。
18. ２次元以上の色空間における座標値により表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理方法であって、
    前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数で表現したカラー画像データを入力し、
    前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間について記憶し、
    該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、
    前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座標値を、前記記憶された格子点のうち、該座標値に近接するいずれかの格子点の座標値に変換することで、前記カラー画像データが有する階調数を低減するプレ階調数変換を、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する方法、または誤差拡散の手法を用いて格子点の座標を変換する方法を用いて行ない、
    該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出し、
    該読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平均化し、
    該平均化の処理がなされた補正データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適した階調数であり、前記プレ階調数変換により変換された階調数より小さい階調数に変換するポスト階調数変換を行なう
    画像処理方法。
19. 近接する画素について前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での隔たりが所定距離以下であると推定される場合に、前記平均化の処理を行なう請求項１８記載の画像処理方法。

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