JP4158652B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム Download PDF

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本発明は、多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
従来、多階調の原画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換する量子化処理の手法として、組織的ディザ法、誤差拡散法などが知られている。このなかでも、誤差拡散法は比較的高い画質を得ることができるため、高画質の画像を得るための用途に用いられることが多く、種々の改良がなされてきた。誤差拡散法の画質的な課題は、ノイズを増幅させずにアルゴリズム特有のテクスチャーをいかに低減させるかである。
例えば、特許文献１では、複数の誤差拡散マトリクスを利用して均一性を確保しようと試みている。具体的には、２つのマトリクスを入力値に応じて切り替え、大きいマトリクスをハイライトやシャドー部で使用しウオームを防ぎ、小さいマトリクスを中域部で使用しノイズを抑えようとする。
特許文献２では、ハイライト及びシャドー領域でより均一な結果を生成するため、出力値に依存する値を用いてしきい値を変更する。具体的には２値化出力が白か黒かで、入力に応じたしきい値変更を周囲画素に対して行い、それを繰り返し伝搬して用いる。
特許文献３では、画素値が０となる画素が所定の個数以上連続する領域ではドットを一義的にオフに設定し、それ以外の領域では誤差拡散法による量子化を行う。
特許文献４では、複数色の多階調画像データを量子化する際に、或る色についての多階調画像データの画素値と他の色についての多階調画像データの画素値とが共に３よりも小さくなる画素ではディザ法を適用し、そうでない画素では誤差拡散法を適用して、量子化を行う。
一方、これらの誤差拡散法やその改良方法、ディザ法などとは異なる量子化処理の手法として、逆相関型のデジタルハーフトーニング法が提案されている（非特許文献１参照）。この方法は、画素毎にドットの出現情報を表す配列（以下、ドット出現パターンとする）、すなわち、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたもの、を設定し、その情報に基づきハーフトーニングする方法であって、注目画素についてのドット出現パターンの内容決定においては、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現パターンを用い、これらドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値（以下、ヒストグラムとする）を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現パターンを決める方法である。
以下、逆相関型のデジタルハーフトーニング法について、具体的な例を挙げて説明する。なお、以下の説明においては、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととする。
図９に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データが入力される前に、予め０〜（ｎ−１）の範囲内から無作為にランダム変数ｒ（ｒは整数）を決定する（ステップＴ１）。なお、「ｎ」は画素値ｇi,jの最大値である。画素値ｇi,jとは、ｉ行ｊ列目の画素における階調値のことであり、ここでは０〜ｎの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からｉ行ｊ列目の画素に関する画素値ｇi,jを取得する（ステップＴ２）。
画素値ｇi,jを取得したら、その画素値ｇi,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＴ３）。具体的には、始めに画素値ｇi,jを下記式（１）に代入してΔを求め、そのΔが図１０中左欄のどの範囲に属するかを特定し、特定した範囲に対応するローカルフィルタＰの情報を図１０中右欄から特定する。なお、図中、例えば「Δ∈［０，１３／２５５）」は、０≦Δ＜１３／２５５を示している。
Δ＝｜ｇi,j−ｎ／２｜／ｎ … （１）
例えば、画素値ｇi,jが１２０だとしたら、上記式（１）からΔ＝｜１２０−２５５／２｜／２５５＝７．５／２５５が導き出され、このΔ（＝７．５／２５５）が、図１０中左欄の最も上の欄に記載されたΔ∈［０，１３／２５５）に属しているのを特定することができる。そしてΔ∈［０，１３／２５５）が記載された特定済みの欄から、その右隣に配置された欄のＲ（Ｋ１，６，５）をローカルフィルタＰの情報として特定することができる。
次に、特定された情報を便宜的に一般化して「Ｒ（Ｋ，ｌｋ，ε（ｌｋ））」とした場合に、まず「Ｋ」を参照することにより、図１１及び図１２に示した６つの基礎フィルタＫ1〜Ｋ6の何れかを選択する。次に、「ｌｋ」を参照することにより、基礎フィルタＫ中の×印の画素、即ちｉ行ｊ列目の画素から、上方向、左方向及び右方向に（ｌｋ−１）画素分の広がりを有するｌｋ行×（２ｌｋ−１）列のサイズのフィルタを生成する。そして、「ｌｋ」及び「ε（ｌｋ）」を参照し、生成されたフィルタ中の１列目から（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目までの各画素には基礎フィルタＫの画素値をそのまま割り当て、かつ（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目より先の列の各画素には０を割り当てることにより、ローカルフィルタＰを生成する。
例えば、ローカルフィルタＰの情報がＲ（Ｋ6，４，−１）で表されるとしたら、以下のような手順でローカルフィルタＰを生成する。すなわち、Ｒ（Ｋ6，４，−１）において、基礎フィルタＫに対応するのが「Ｋ6」であるから、図１２中の３つの基礎フィルタＫ4〜Ｋ6のなかから下段に図示された基礎フィルタＫ6を基礎フィルタＫとして特定する。そしてＲ（Ｋ6，４，−１）において、ｌｋに対応するのが「４」であり、ε（ｌｋ）に対応するのが「−１」であるから、まず始めに、図１２中下段の基礎フィルタＫ6中で×印の画素から、上方向、左方向及び右方向に３（＝ｌｋ−１）画素分の広がりを有する４行×７（＝２×４−１）列のサイズのフィルタを生成し、その後、その生成した４行×７列のフィルタにおいて、１列目から５（＝４−（−１））列目までの各画素には基礎フィルタＫ6の画素値をそのまま割り当て、５列目より先の列の各画素には０を割り当てる。このような手順で生成されたローカルフィルタＰを図１３に示す。
ローカルフィルタＰを生成したら、ｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨi,j［ｋ］を算出する（ステップＴ４）。「ヒストグラムＨi,j［ｋ］」というのは、ローカルフィルタＰ中に×印で示される注目画素の周辺の画素の配置位置を（ｘ，ｙ）で表したときに、注目画素周辺の各画素のドット出現パターンＣx,y［ｋ］をローカルフィルタＰの（ｘ，ｙ）の位置の値で重み付けし、要素ｋの値毎に加算した合計値である。ただし、「ｋ」は０から（ｎ−１）までの任意の整数値であって、ドット出現パターンＣx,y［ｋ］の要素ｋと同義である。また、「ドット出現パターンＣi,j［ｋ］」というのは、それぞれ０または１の値をとるＣi,j［０］〜Ｃi,j［ｎ−１］によって構成される数列である。このドット出現パターンＣi,j［ｋ］は、要素ｋに０から（ｎ−１）の何れかの値を代入したときに「１」となればｉ行ｊ列目の画素にドットを形成することを示し、「０」となればドットを形成しないことを示す。
例えば、図１３に示すローカルフィルタＰを生成した場合に、ローカルフィルタＰ中の各画素の位置（ｘ，ｙ）、ローカルフィルタＰ中の各画素の画素値ｐx,yが図１４（ａ）、（ｂ）のように設定されたとしたら、ｉ行ｊ列目の注目画素（図１３，１４中×印の画素）のヒストグラムＨi,j［ｋ］を、下記の式にしたがって要素ｋの値ごとに算出する。
Ｈi,j［０］＝Ｃx1,y1［０］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［０］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［０］×ｐx1,y3＋ … ＋Ｃx4,y3［０］×ｐx4,y3
Ｈi,j［１］＝Ｃx1,y1［１］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［１］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［１］×ｐx1,y3＋ … ＋Ｃx4,y3［１］×ｐx4,y3
Ｈi,j［２］＝Ｃx1,y1［２］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［２］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［２］×ｐx1,y3＋ … ＋Ｃx4,y3［２］×ｐx4,y3
…
…
Ｈi,j［ｎ−１］＝Ｃx1,y1［ｎ−１］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［ｎ−１］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［ｎ−１］×ｐx1,y3＋ … ＋Ｃx4,y3［ｎ−１］×ｐx4,y3
次に、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨi,j［ｋ］の要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＴ５）。
例えば、ヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］が、Ｈi,j［８］＜Ｈi,j［３］＜Ｈi,j［４］＜Ｈi,j［１］＜Ｈi,j［５］＜…＜Ｈi,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。
要素番号列Ｓ［ｋ］を算出したら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔを０に設定し（ステップＴ６）、要素番号列Ｓ［ｋ］の要素ｋ’に、要素番号列Ｓ［ｋ］中、カウンタ値Ｃｏｕｎｔの値に対応する順番の要素Ｓ［Ｃｏｕｎｔ］の値を代入する（ステップＴ７）。すなわち、上記した要素番号列Ｓ［ｋ］（＝｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝）を例にすると、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが０であるから、ｋ’に８（＝Ｓ［０］）を代入する。
続いて、カウンタ値Ｃｏｕｎｔと画素値（ｇi,j−１）との大小関係を比較する（ステップＴ８）。
比較の結果、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが画素値（ｇi,j−１）以下であれば、要素ｋ’に対応するドット出現パターンＣi,j［ｋ’］を「１」に設定し（ステップＴ９）、大きければ「０」に設定する（ステップＴ１０）。例えば、画素値ｇi,jが３で、かつ要素番号列Ｓ［ｋ］が｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝であれば、ドット出現パターンＣi,j［ｋ］のうち、まず要素Ｃi,j［８］を「１」に設定する。
ステップＴ９又はステップＴ１０の処理を終えたら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔに１を加算し（ステップＴ１１）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔ（＝１）と（ｎ−１）との大小関係を比較し（ステップＴ１２）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが（ｎ−１）と同じ値になるまでステップＴ７からステップＴ１１までの処理を繰り返し行うことにより、ドット出現パターンＣi,j［ｋ］を決定する。これにより、以上のようにして要素Ｃi,j［８］，Ｃi,j［３］，Ｃi,j［４］に「１」が設定される。ドット出現パターンＣi,j［ｋ］が決定されたら、ドット出現パターンＣi,j［ｋ］のうち、上記ステップＴ１で決定したランダム変数ｒを要素番号とするＣi,j［ｒ］を、ｉ行ｊ列目の画素の出力値ｂi,jとして算出する（ステップＴ１３）。なお、出力値ｂi,jは上記ステップＴ９又はステップＴ１０の処理からもわかるように「０」又は「１」である。
出力値ｂi,jを算出したら、入力された原画像データの全ての画素について出力値ｂを算出したか否かを判断し（ステップＴ１４）、全ての画素の出力値ｂを未だ算出していないと判定したら、未処理の各画素について上記ステップＴ２からステップＴ１３までの処理を繰り返し行う。全ての画素の出力値ｂ、つまり出力用画像データを算出したと判定したら処理を終了する。
以上の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理によれば、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇi,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。そのため、逆相関型のデジタルハーフトーニング法は、誤差拡散法に見られる特有のテクスチャーが少ないという特徴を有している。
なお、画像端部に関するドット出現パターンＣi,j[ｋ]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ｃi,j[ｋ]= １ ( ｒＢＲ < ｎΔ のとき)、 ０ ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| ｇi,j − ｎ／２ |／ｎであり、「ｇi,j」は注目画素の画素値である。また、「ｒＢＲ」は｛０，１，．．．(ｉｎｔ)(ｎ／２）｝に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
特開平４−３２８５９７号公報 特開平８−１０７５００号公報 特開２０００−１７７１７８号公報 特開２０００−１８４２１５号公報 ドミトリ・Ａ・グゼフ（Dmitri A. Gusev）、"Aｎti-Correlatioｎ Digital Halftoｎiｎg"、［oｎliｎe］、平成１０年８月、インディアナ大学、［平成１５年、７月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬhttp://www.cs.iｎdiaｎa.edu/cgi-biｎ/techreports/TRＮＮＮ.cgi?trｎum=TR513＞
しかしながら、これらの量子化手法では、ハイライト部、つまりドット密度が低い領域の画像処理に関し、以下のような問題がある。
即ち、誤差拡散法やディザ法、濃度パターン法等の従来のハーフトーニング法では、上記特許文献１〜４に開示の方法や、その他、誤差拡散マトリクスのサイズまたは係数を最適化する方法、処理順序（走査方向）を変更する方法などを用いた場合であっても、ハイライト部やシャドー部では分散性が劣化し、ざらつき感を生ずることがある。ハイライト部で分散性を確保するのが容易でなくなるのは、以下のように解釈される。例えば、ハーフトーニングの入力として8ビット画像データを仮定し、画素値として０／２５５と１／２５５とが均等かつ、広範囲に連続する場合を考える。この場合、画素値の平均値は０．５／２５５となるため、（０．５／２５５）1/2≒２３から、約２３画素角に１つのドットを均一に配置することが望ましい。このことは、少なくとも２３画素角の広範囲に対してドットの分布を考慮する必要があることを意味する。そのため、誤差拡散法でハイライト部の分散性を確保するためには、拡散マトリクスのサイズを大きくしなければならず、ふさわしいマトリクス係数決定が困難になるとともに、計算量が増大する。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング法においても、ハイライト部の分散性を確保するには、広範囲のドット分布を判定する分、計算量が増大する。
ここで、１／２５５の画素値のドットが均一に出現するような画像ではドットを出現させることが好ましいが、１／２５５の画素値のドットがまばらに出現するような画像では分散性確保の面からドットを出現させなくても良い。また、２〜３／２５５の画素値のドットが出現する場合であっても、周辺画素におけるドットの分布がまばらで、局所的な画素値の平均値が０に近い場合には、ドットを出現させない方がざらつき感の面から好ましい。
本発明の課題は、計算量を増大させることなくざらつき感の少ない画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することである。
請求項１記載の発明は、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする。
請求項１記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して（つまり、画素値を０として）第１多階調画像データの量子化を行うので、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度のドットの出現を防ぐことができる。更に、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算するので、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合には、第１多階調画像データのうち注目画素についての画素値を変更せずに量子化を行うので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、注目画素周辺の画素についてのドット密度を考慮する必要がないため、従来と比較して、計算量の増大を抑えることができる。
なお、量子化の手法としては、誤差拡散法やディザ法、濃度パターン法、逆相関型のデジタルハーフトーニング法など、周知の方法を用いることができる。
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行うことを特徴とする。
請求項２記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第３の所定値より小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、この画素値を０に置換して第１多階調画像データの量子化を行うので、第１濃度の孤立ドットの出現を防止し、ざらつき感を低下させることができる。
一方、前記合計値が第４の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、この画素値を変更せずに量子化を行うので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
なお、注目画素周辺の所定領域とは、注目画素を中心として必要な階調数を面積率で表現するために必要な領域である。例えば、８ビットの多階調画像データを２値化する場合の所定領域とは、理想的には注目画素に最も近接する２５６個の画素を含む領域であるが、実際には反射率と視覚特性の非線形性とのため、２５６を数倍した個数の画素を含む領域である。但し、画像処理における計算量との兼ね合い等から、２５６を数倍した個数の画素を含む領域のうち、一部のみを所定領域として扱うこととしても良い。
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする。
請求項３記載の発明によれば、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、注目画素についての画素値を誤差拡散処理した結果が０でない場合であっても、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とするので、孤立ドットの出現を確実に防止することができる。
請求項４記載の発明は、多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
注目画素についての量子化においては、
前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする。
ここで、本発明における期待値とは、いわゆるヒストグラムである。このヒストグラムは、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に多階調画像データの階調数に比例した数だけ算出される値であり、ヒストグラムの合計値は、周辺画素についての画素値を注目画素からの距離に応じて重み付けした後、合計した値と、等しくなる性質を有する。
請求項４記載の発明によれば、前記合計値が第５の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とするので、孤立ドットの出現を防止することができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。
一方、前記合計値が第５の所定値以上の場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第６の所定値よりも大きい場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更しないので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第５の所定値よりも小さいか否かによって周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断するので、別途ドット密度を算出する必要がない分、計算量を減らすことができる。
請求項５記載の発明は、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする。
請求項５記載の発明によれば、前記合計値が第７の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とするので、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットが出現するのを防ぐことができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。更に、この場合には、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算するので、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、良好な階調特性を得ることができる。
一方、前記合計値が第７の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値以上である場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更しないので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第７の所定値よりも小さいか否かによって、周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断するので、別途ドット密度を算出する必要がない分、計算量の増大を抑えることができる。
請求項６記載の発明は、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
次に、前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする。
請求項６記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値の合計値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して第１多階調画像データの量子化を行うことにより、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットの出現を防ぐことができる。更に、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算することにより、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合には、第１多階調画像データのうち注目画素についての画素値を変更せずに量子化を行うことにより、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、注目画素周辺の画素についてのドット密度を考慮する必要がないため、従来と比較して、計算量の増大を抑えることができる。
請求項７記載の発明は、請求項６記載の画像処理方法において、
第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行うことを特徴とする。
請求項７記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第３の所定値より小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、この画素値を０に置換して第１多階調画像データの量子化を行うことにより、第１濃度の孤立ドットの出現を防止し、ざらつき感を低下させることができる。
一方、前記合計値が第４の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、この画素値を変更せずに量子化を行うことにより、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
請求項８記載の発明は、請求項６または７記載の画像処理方法において、
第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする。
請求項８記載の発明によれば、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、注目画素についての画素値を誤差拡散処理した結果が０でない場合であっても、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とすることにより、孤立ドットの出現を確実に防止することができる。
請求項９記載の発明は、多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
注目画素についての量子化においては、
前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする。
請求項９記載の発明によれば、前記合計値が第５の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とすることにより、孤立ドットの出現を防止することができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。
一方、前記合計値が第５の所定値以上の場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第６の所定値よりも大きい場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更しないことにより、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第５の所定値よりも小さいか否かによって周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断することにより、別途ドット密度を算出する必要がなくなる分、計算量の増大を抑えることができる。
請求項１０記載の発明は、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
次に、前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする。
請求項１０記載の発明によれば、前記合計値が第７の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とすることにより、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットが出現するのを防ぐことができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。更に、この場合には、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算することにより、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、良好な階調特性を得ることができる。
一方、前記合計値が第７の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値以上である場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更しないことにより、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第７の所定値よりも小さいか否かによって、周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断することにより、別途ドット密度を算出する必要がなくなる分、計算量の増大を抑えることができる。
請求項１１記載の発明は、画像処理プログラムであって、
濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得る機能を実現させることを特徴とする。
請求項１１記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換してコンピューターに第１多階調画像データの量子化を行わせるので、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットの出現を防ぐことができる。更に、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算させるので、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合、つまりドット密度が高い場合には、コンピューターに第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値を変更させずに量子化を行わせるので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、注目画素周辺の画素についてのドット密度を考慮する必要がないため、従来と比較して、計算量の増大を抑えることができる。
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行う機能を実現させることを特徴とする。
請求項１２記載の発明によれば、第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第３の所定値より小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、コンピューターにこの画素値を０に置換して第１多階調画像データの量子化を行わせるので、第１濃度の孤立ドットの出現を防止し、ざらつき感を低下させることができる。
一方、前記合計値が第４の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が第３の所定値以上の場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、コンピューターにこの画素値を変更させずに量子化を行わせるので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
請求項１３記載の発明は、請求項１１または１２記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とする機能を実現させることを特徴とする。
請求項１３記載の発明によれば、コンピューターに第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行わせる場合には、注目画素についての画素値を誤差拡散処理した結果が０でない場合であっても、出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とさせるので、孤立ドットの出現を確実に防止することができる。
請求項１４記載の発明は、画像処理プログラムであって、
多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
注目画素についての量子化においては、
前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とする機能を実現させることを特徴とする。
請求項１４記載の発明によれば、前記合計値が第５の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、コンピューターに出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を０とさせるので、孤立ドットの出現を防止することができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。
一方、前記合計値が第５の所定値以上の場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第６の所定値よりも大きい場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、コンピューターに出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更させないので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第５の所定値よりも小さいか否かによって周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断させるので、別途ドット密度を算出する必要がない分、計算量の増大を抑えることができる。
請求項１５記載の発明は、画像処理プログラムであって、
濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
前記補償値は、
第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得る機能を実現させることを特徴とする。
請求項１５記載の発明によれば、前記合計値が第７の所定値よりも小さく、かつ注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合、つまり、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、注目画素についての画素値をコンピューターに０とさせるので、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットが出現するのを防ぐことができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。更に、この場合には、第２多階調画像データの量子化において、注目画素についての第２多階調画像データの画素値に対して第１多階調画像データの画素値消失量の補償値を加算させるので、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、良好な階調特性を得ることができる。
一方、前記合計値が第７の所定値以上である場合、つまり周辺画素でのドット密度が高い場合と、第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値以上である場合、つまり注目画素についての画素値が大きい場合とには、コンピューターに出力用画像データのうち、注目画素についての画素値を変更させないので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムを用い、これらヒストグラムの合計値が第７の所定値よりも小さいか否かによって、周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断させるので、別途ドット密度を算出する必要がない分、計算量の増大を抑えることができる。
請求項１，６，１１記載の発明によれば、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、ドット密度が高い場合には、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、従来と比較して計算量の増大を抑えることができる。
請求項２，７，１２記載の発明によれば、請求項１，６，１１記載の発明と同様の効果を得られるのは勿論のこと、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、第１濃度の孤立ドットの出現を防止し、ざらつき感を低下させることができる。
一方、周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が大きい場合とには、この画素値を変更せずに量子化を行うので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
請求項３，８，１３記載の発明によれば、請求項１または２，６または７，１１または１２記載の発明と同様の効果を得られるのは勿論のこと、注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、注目画素についての画素値を誤差拡散処理した結果が０でない場合であっても、孤立ドットの出現を確実に防止することができる。
請求項４，９，１４記載の発明によれば、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、孤立ドットの出現を防止することができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。
一方、周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が大きい場合とには、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、計算量の増大を抑えることができる。
請求項５，１０，１５記載の発明によれば、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度の孤立ドットが出現するのを防ぎ、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。更に、この場合には、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、良好な階調特性を得ることができる。
一方、周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値が大きい場合とには、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、計算量の増大を抑えることができる。
以下、本発明の実施の形態について、図を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、本発明に係る画像処理装置について説明する。
図１は、画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置１は、入力される多階調画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部（コンピューター）２を備えている。なお、この画像処理装置１は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを２５６階調のデータ、出力用画像データを２階調のデータとして説明する。
演算処理部２は、互いに接続されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５を備えている。
ＲＯＭ３には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する画像処理を演算処理部２に実行させるためのものである。
ＲＡＭ４には、ＣＰＵ５による作業領域が備えられている。
ＣＰＵ５は、ＲＯＭ３に格納されている画像処理プログラムをＲＡＭ４内の作業領域に展開し、多階調画像データを出力用画像データに変換するようになっている。
次に、本発明に係る画像処理方法について、図２を参照しながら説明する。なお、以下の説明においては、画像処理装置１は、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととするが、所定数の画素からなる行を切り換えた後の処理方向については、再び左から右に向かう方向としても良いし、反転させて右から左に向かう方向としても良いし、左右方向の何れかをランダムに選択することとしても良い。好ましくは、画像処理装置１は、全体として蛇行するような順序で処理を行うべく、１行毎または複数行毎に処理方向を反転させるようになっている。
まず、演算処理部２は、多階調画像データが入力されると、注目画素を中心とした１５×１５の範囲の画素（以下、周辺画素とする）についての画素値の合計値Ｕを算出する。ここで、合計値Ｕの算出には、図３（ａ）に示すようなマスクを用いることができる。このマスク中の値は、注目画素を中心とする１５×１５の範囲内の各画素の画素値に対して乗算される係数である。
次に、演算処理部２は、合計値Ｕが第１の所定値よりも小さいか否かを判定する。なお、本実施の形態においては、第１の所定値として２２５を用いている。
Ｕ＜２２５の場合、つまり周辺画素の画素値の平均値が１未満であり、ドット密度が低いと判断される場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを０に変更する（画素値制御）。これにより、注目画素についての画素値ｇi,jが仮に大きくても、周辺画素にドットが出現する期待値が小さい場合には、注目画素についての画素値ｇi,jが０となる。
一方、Ｕ≧２２５の場合、つまりドット密度が高いと判断される場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを変更しない（画素値制御）。
例えば、多階調画像データの画素値が０，１で構成される場合には、合計値Ｕは常に２２５よりも小さいので、注目画素についての多階調画像データの画素値ｇi,jは０となる。また、多階調画像データの画素値が０，１，２で構成される場合には、２の個数が０の個数より多いと、つまり合計値Ｕ≧２２５であると、多階調画像データの画素値ｇi,jはそのままとなる。
次に、演算処理部２は、画素値制御された多階調画像データを量子化処理して出力用画像データに変換する。なお、本実施の形態においては量子化処理として、周知の誤差拡散処理を用いることとして説明するが、ディザ処理や濃度パターン処理、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理など、他の周知の処理を用いることとしても良い。
以降、演算処理部２は、注目画素を左から右へ切り換えた後、同様の処理を繰り返す。ここで、合計値Ｕの算出には２２５個の画素についての画素値の加算が必要であるが、実際の処理においては、注目画素を切り換える毎に、フィルタの右端に対応する１５個の画素と左端に対応する１５個の画素とが切り換わるだけなので、これらの画素の画素値の差分を計算するのが好ましい。
以上の画像処理方法によれば、ドット密度が低い場合には、注目画素についての多階調画像データの画素値ｇi,jを０として量子化を行うので、孤立ドットを出現させずにざらつき感を低下させることができる。また多階調画像データにインパルス状のノイズが生じた場合であっても、孤立ドットの出現を防止することができる。
一方、ドット密度が高い場合には多階調画像データの画素値ｇi,jを変更せずに量子化を行うので、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、合計値Ｕが２２５よりも小さいか否かによって、周辺画素でのドット密度を判断するので、拡散マトリクスのサイズを大きくする場合と比較して計算量の増大を抑えることができる。
なお、上記第１の実施の形態においては、第１の所定値として２２５を用いたが、誤差拡散処理において平均的にどの程度の密度からドットを出現させるかに応じて他の値を用いることとしても良い。
また、注目画素を中心とした矩形上の領域内の画素についての画素値から合計値Ｕを算出することとして説明したが、注目画素を中心とする円形状の領域内の画素についての画素値から算出することとしても良い。
また、フィルタのサイズを１５×１５として説明したが、他のサイズとしても良い。更に、フィルタ中の各係数を１として説明したが、注目画素からの距離に応じて係数を変えることとしても良い。
［第２の実施の形態］
続いて、本発明に係る画像処理装置１の第２の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、演算処理部２が、注目画素についての画素値ｇi,jの大小判定を行うようになっている。
以下、この画像処理装置１を用いた画像処理方法について、図４を参照しながら説明する。
まず、画像処理装置１は、多階調画像データが入力されると、注目画素についての画素値ｇi,jを取得するとともに、注目画素の周辺画素についての画素値の合計値Ｕを算出する。
次に、演算処理部２は、合計値Ｕが第１の所定値よりも小さいか否かと、画素値ｇi,jが第２の所定値よりも小さいか否かとを判定する。なお、本実施の形態においては、第２の所定値として４を、第１の所定値として２２５を用いている。
Ｕ＜２２５かつｇi,j＜４の場合、つまり、周辺画素のドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値が小さい場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを０に変更する（画素値制御）。なお、注目画素についての画素値ｇi,jが小さい場合としては、注目画素の多階調画像データにノイズが生じている等の場合などがある。
一方、Ｕ≧２２５の場合、つまり周辺画素のドット密度が高い場合と、ｇi,j≧４の場合、つまり注目画素に意図的に画素値の大きいドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを変更しない（画素値制御）。
次に、演算処理部２は、画素値制御された多階調画像データを誤差拡散処理して出力用画像データに変換する。
以降、演算処理部２は、注目画素を左から右へ切り換えた後、同様の処理を繰り返す。
以上の画像処理方法によれば、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値ｇi,jが小さい場合には、孤立ドットを出現させずにざらつき感を低下させることができる。一方、周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値ｇi,jが大きい場合とには、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
［第２の実施の形態の変形例］
続いて、画像処理装置１の第２の実施の形態の変形例について説明する。なお、上記第２の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本変形例における画像処理装置１は、上記第２の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、図５に示すように、演算処理部２が誤差拡散処理後の出力用画像データの画素値を制御するようになっている。
具体的には、演算処理部２はＵ＜２２５かつｇi,j＜４の場合、つまり、周辺画素のドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値ｇi,jが小さい場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを０に変更した後、誤差拡散処理を行う。更に、演算処理部２は、誤差拡散処理によって生成された出力用画像データ中、注目画素についての画素値を０にする。
一方、Ｕ≧２２５またはｇi,j≧４の場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、多階調画像データ中の注目画素についての画素値ｇi,jと、誤差拡散処理によって生成された出力用画像データ中の注目画素についての画素値とを変更しない。
以上の画像処理装置１によれば、多階調画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを誤差拡散処理した結果が０でない場合であっても、孤立ドットの出現を確実に防止することができる。
［第３の実施の形態］
続いて、画像処理装置１の第３の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するためのモノクロの多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するようになっている。なお、本実施の形態においては、画像処理装置１は、濃度の高い第１多階調画像データと、濃度の低い第２多階調画像データとを、この順に量子化して出力用画像データに変換することとして説明する。また、第１多階調画像データによって表現される第１濃度のドットは、第２多階調画像データによって表現される第２濃度のドットの４倍の色素を含むこととする。
以下、この画像処理装置１を用いた画像処理方法について、図６（ａ）を参照しながら説明する。
まず、画像処理装置１は、第１多階調画像データが入力されると、注目画素についての画素値ｇi,jを取得するとともに、注目画素の周辺画素についての画素値の合計値Ｕを算出する。
次に、演算処理部２は、合計値Ｕが第４の所定値よりも小さいか否かと、注目画素についての画素値ｇi,jが第３の所定値よりも小さいか否か、とを判定する。なお、本実施の形態においては、第４の所定値として２２５を、第３の所定値として４を用いている。
Ｕ＜２２５かつｇi,j＜４の場合、つまり、周辺画素のドット密度が低く、かつ第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が小さい場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、第１多階調画像データ中、注目画素についての画素値を０に変更する（画素値制御）。この場合、演算処理部２は、第１多階調画像データの画素値消失量を補償するよう、第２多階調画像データ中、注目画素についての画素値に対して補償値を加算する。例えば、第１多階調画像データの画素値「１」が「０」に変更された場合、つまり画素値消失量が「１」である場合には、第２多階調画像データの画素値に対し、補償値として「４（＝１×４）」を加算する。
一方、Ｕ≧２２５の場合、つまり周辺画素のドット密度が高い場合と、ｇi,j≧４の場合、つまり注目画素に意図的に画素値の大きいドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、第１多階調画像データ中、注目画素についての画素値を変更しない（画素値制御）。
次に、演算処理部２は、画素値制御された第１多階調画像データを誤差拡散処理して出力用画像データに変換する。
次に、演算処理部２は、第２多階調画像データを誤差拡散処理して出力用画像データに変換する。
以降、演算処理部２は、注目画素を左から右へ切り換えた後、同様の処理を繰り返す。
以上の画像処理方法によれば、周辺画素のドット密度が低く、かつ第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が小さい場合には、濃度が高く視認性の高い第１濃度のドットが孤立して出現するのを防ぎ、かつ視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、周辺画素のドット密度が高い場合と、注目画素に意図的に孤立ドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、第１多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、合計値Ｕが２２５よりも小さいか否かによって、周辺画素のドット密度を判断するので、拡散マトリクスのサイズを大きくする場合と比較して計算量の増大を抑えることができる。
［第３の実施の形態の変形例］
続いて、画像処理装置１の第３の実施の形態の変形例について説明する。なお、上記第３の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本変形例における画像処理装置１は、上記第３の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、図６（ｂ）に示すように、第１多階調画像データに対する量子化において合計値Ｕを算出せず、注目画素についての画素値ｇi,jの判定のみによって画素値制御を行うようになっている。
このような画像処理装置１によれば、相対的に濃度が高く視認性の高い第１濃度のドットの出現を防ぐことができる。更に、視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、注目画素についての画素値ｇi,jが第３の所定値以上の場合には、第１多階調画像データのうち注目画素についての画素値ｇi,jを変更せずに量子化を行うので、第１多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、合計値Ｕを算出しない分、計算量の増大を抑えることができるとともに、演算処理部２の構成を簡略化することができる。
なお、上記第３の実施の形態及びその変形例においては、画像処理装置１は、モノクロの多階調画像データを量子化することとして説明したが、ＲＧＢやＹＭＣ、ＹＭＣＫについてのカラーの多階調画像データを各色毎に量子化することとしても良い。
［第４の実施の形態］
続いて、画像処理装置１の第４の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、量子化処理として逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を用いるようになっている。
次に、この画像処理装置１を用いた画像処理方法について、図７を参照しながら説明する。
まず、演算処理部２は、従来のステップＴ１〜ステップＴ１４と同様に多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、出力用画像データに変換する。また、演算処理部２は、この逆相関型のデジタルハーフトーニング処理において算出されたヒストグラムＨi,j［ｋ］の合計値Ｕ’を算出する。ここで、合計値Ｕ’は、以下の数式に示すように、周辺画素についての画素値ｇを注目画素からの距離に応じて重み付けした後、合計した値と等しくなる。
Figure 0004158652
また、演算処理部２は、多階調画像データから、注目画素についての画素値ｇi,jを取得する。
次に、演算処理部２は、合計値Ｕ’が第５の所定値よりも小さいか否かと、画素値ｇi,jが第６の所定値よりも小さいか否かとを判定する。なお、本実施の形態においては、第５の所定値として１６４８を、第６の所定値として５を用いている。
Ｕ’＜１６４８かつｇi,j＜５の場合、つまり、周辺画素のドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値ｇi,jが小さい場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、出力用画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを０に変更する（画素値制御）。
一方、Ｕ’≧１６４８の場合、つまり周辺画素のドット密度が高い場合と、ｇi,j≧５の場合、つまり注目画素に意図的に画素値の大きいドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、出力用画像データ中、注目画素についての画素値ｇi,jを変更しない（画素値制御）。
以降、演算処理部２は、注目画素を左から右へ切り換えた後、同様の処理を繰り返す。
以上の画像処理方法によれば、周辺画素でのドット密度が低く、かつ注目画素についての画素値ｇi,jが小さい場合に、孤立ドットの出現を防止することができる。従って、ざらつき感の少ない画像を得ることができる。
一方、周辺画素でのドット密度が高い場合と、注目画素についての画素値ｇi,jが大きい場合とには、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
また、周辺画素のドット密度に応じて注目画素にドットを出現させるので、階調性を保ちながらドットの分散性を向上させることができる。
また、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理中に計算されるヒストグラムＨi,j［ｋ］を用い、これらヒストグラムＨi,j［ｋ］の合計値Ｕ’が１６４８よりも小さいか否かによって周辺画素でのドットの出現がまばらであるか密であるかを判断するので、新たにドット分布を計算する必要がない分、計算量の増大を抑えることができる。
［第４の実施の形態の変形例］
続いて、画像処理装置１の第４の実施の形態の変形例について説明する。なお、上記第４の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本変形例における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、濃度の異なるドットをそれぞれ表現するためのモノクロの多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するようになっている。なお、本変形例においては、画像処理装置１は、濃度の高い第１多階調画像データと、濃度の低い第２多階調画像データとを、この順に量子化して出力用画像データに変換することとして説明する。
以下、この画像処理装置１を用いた画像処理方法について、図８を参照しながら説明する。
まず、画像処理装置１は、第１多階調画像データが入力されると、従来のステップＴ１〜ステップＴ１４と同様に第１多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、出力用画像データに変換する。また、演算処理部２は、この逆相関型のデジタルハーフトーニング処理において算出されたヒストグラムの合計値Ｕ’を算出する。
また、演算処理部２は、第１多階調画像データから、注目画素についての画素値ｇi,jを取得する。
次に、演算処理部２は、合計値Ｕ’が第７の所定値よりも小さいか否かと、画素値ｇi,jが第８の所定値よりも小さいか否かとを判定する。なお、本実施の形態においては、第７の所定値として１６４８を、第８の所定値として５を用いている。
Ｕ’＜１６４８かつｇi,j＜５の場合、つまり、周辺画素のドット密度が低く、かつ第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が小さい場合には、演算処理部２はオフ信号を出力し、第１多階調画像データから変換された出力用画像データ中、注目画素についての画素値を０に変更する（画素値制御）。この場合、演算処理部２は、第１多階調画像データの画素値消失量を補償するよう、第２多階調画像データ中、注目画素についての画素値に対して補償値を加算する。
一方、Ｕ’≧１６４８の場合、つまり周辺画素のドット密度が高い場合と、ｇi,j≧５の場合、つまり注目画素に意図的に孤立ドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、演算処理部２はオン信号を出力し、第１多階調画像データから変換された出力用画像データ中、注目画素についての画素値を変更しない（画素値制御）。
次に、演算処理部２は、第２多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理する。
以降、演算処理部２は、注目画素を左から右へ切り換えた後、同様の処理を繰り返す。
以上の画像処理方法によれば、周辺画素のドット密度が低く、かつ第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が小さい場合には、濃度が高く視認性の高い第１濃度のドットが孤立して出現するのを防ぎ、かつ視認性の低い第２濃度のドットを出現させて画素値の低下量を補償することができる。従って、ざらつき感を低下させるとともに、良好な階調特性を得ることができる。
一方、周辺画素のドット密度が高い場合と、注目画素に意図的に孤立ドットを出現させる場合との少なくとも一方の場合には、多階調画像データの画素値に応じてドットを出現させることができる。
なお、本変形例においては、画像処理装置１は、モノクロの多階調画像データを量子化することとして説明したが、ＲＧＢやＹＭＣ、ＹＭＣＫについてのカラーの多階調画像データを各色毎に量子化することとしても良い。
また、上記第４の実施の形態及びその変形例では、ランダム変数ｒを上記ステップＴ１において決定することとして説明したが、０〜（ｎ−１）の範囲内の固定値を予め決定しておくこととしても良いし、全ての画像のドット出現パターンが決定された後にランダム値ｒを決定することとしても良い。
また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際にヒストグラムＨi,j［ｋ］を小さい順に並べることとして説明したが、出現するドット間で分散性を損なわない限りにおいて、他の順番に並べることとしても良い。また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際には、ヒストグラムＨi,j［ｋ］を用いる代わりに、注目画素周辺のドットの分布に関する評価関数を設定し、これを用いても良い。このような評価関数は、注目画素の周辺画素についてのドット出現パターンを用いて設定することができる。
また、図１１及び図１２に示した６つの基礎フィルタＫ1〜Ｋ6の各画素の画素値は変更可能であり、必ずしも図１１及び図１２に示した通りの画素値である必要はない。また、ローカルフィルタＰの生成には、必ずしも図１０を用いる必要はない。更に、ローカルフィルタＰは、基礎フィルタＫ1〜Ｋ6から計算しなくても良く、例えば入力画素値に応じたローカルフィルタＰを予め記憶したテーブルを用いることとしても良い。
本発明に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明に係る画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 周辺画素についての画素値の合計値を求める方法を説明するための図である。 他の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 他の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 他の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 他の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 他の実施の形態における画像処理装置による画像処理の手順を示すブロック図である。 従来の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理を経時的に示したフローチャートである。 画素値に基づく値ΔとローカルフィルタＰの情報とを対応づけた表である。 基礎フィルタＫ1〜Ｋ3を示す図面である。 基礎フィルタＫ4〜Ｋ6を示す図面である。 ローカルフィルタＰ（＝Ｒ（Ｋ6，４，−１）を示す図面である。 ヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］の生成を説明するための図面である。
符号の説明
１ 画像処理装置
２ 演算処理部（コンピューター）

Claims (15)

  1. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する演算処理部を有する画像処理装置であって、
    前記演算処理部は、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする画像処理装置。
  2. 請求項１記載の画像処理装置において、
    前記演算処理部は、
    第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行うことを特徴とする画像処理装置。
  3. 請求項１または２記載の画像処理装置において、
    前記演算処理部は、第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする画像処理装置。
  4. 多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
    前記演算処理部は、
    注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
    注目画素についての量子化においては、
    前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
    当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする画像処理装置。
  5. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する演算処理部を有する画像処理装置であって、
    前記演算処理部は、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする画像処理装置。
  6. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
    次に、前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする画像処理方法。
  7. 請求項６記載の画像処理方法において、
    第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行うことを特徴とする画像処理方法。
  8. 請求項６または７記載の画像処理方法において、
    第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする画像処理方法。
  9. 多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
    注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
    注目画素についての量子化においては、
    前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
    当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とすることを特徴とする画像処理方法。
  10. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
    次に、前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得ることを特徴とする画像処理方法。
  11. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを、濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行い、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得る機能を実現させるための画像処理プログラム。
  12. 請求項１１記載の画像処理プログラムにおいて、
    前記コンピューターに、
    第１多階調画像データの量子化においては、第１多階調画像データのうち、前記注目画素周辺の所定領域内の各画素についての画素値の合計値が第４の所定値よりも小さく、かつ前記注目画素についての画素値が第３の所定値よりも小さい場合には、この画素値を０に置換して量子化を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。
  13. 請求項１１または１２記載の画像処理プログラムにおいて、
    前記コンピューターに、
    第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０に置換して量子化を行う場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とする機能を実現させるための画像処理プログラム。
  14. 多階調画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
    注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、
    注目画素についての量子化においては、
    前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、前記注目画素に関して周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
    当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第５の所定値よりも小さく、かつ多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第６の所定値よりも小さい場合には、出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とする機能を実現させるための画像処理プログラム。
  15. 濃度の異なるドットをそれぞれ表現するための多階調画像データを濃度の高いドットを表現する順に量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピューターに、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の高いドットに対応する第１濃度に関する第１多階調画像データの量子化においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用い、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたドット出現パターンを画素毎に設定し、注目画素について、前記ドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、当該注目画素に関する要素番号毎の前記期待値を全要素番号に関して合計した値が第７の所定値よりも小さく、かつ第１多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値が第８の所定値よりも小さい場合には、第１多階調画像データから変換された出力用画像データのうち、前記注目画素についての画素値を０とし、
    前記濃度の異なるドットのうち、相対的に濃度の低いドットに対応する第２濃度に関する第２多階調画像データの量子化においては、第２多階調画像データのうち、前記注目画素についての画素値に対し、補償値を加算した後に量子化を行い、
    前記補償値は、
    第１多階調画像データの画素値を０に置換することで消失する前記注目画素の第１多階調画像データの画素値消失量を、
    前記第１濃度のドットと前記第２濃度のドットとの濃さの倍率に応じて、第２多階調画像データに換算することで得る機能を実現させるための画像処理プログラム。
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