JP4412213B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、誤差拡散法を用いて２値化を行う画像処理において、画像品質を向上させるための技術に関する。

入力される多値画像データの各画素をより微小な２値の画素（以下、「微画素」という）の集合で表し、多値画像データの各画素の濃淡を微画素のＯｎ（黒）・Ｏｆｆ（白）の数によって擬似的に再現する、いわゆる２値化処理が知られている。また、２値で表される画像、すなわち２値画像の中間調を精度良く表現するための技術として、誤差拡散法が知られている。誤差拡散法はディザ法等の他の中間調処理に比べ、階調性と分解能を高いレベルで両立させやすいという特長がある。そのため、例えばインクジェット方式の画像形成装置等においては、誤差拡散法を利用した中間調処理はよく行われている。

ところが、帯電、露光、現像、転写、定着といった画像形成プロセスを経る電子写真方式の画像形成装置においては、その画像形成プロセスの特性上、誤差拡散処理によって形成される微小なドットを安定的に再現することが困難である。そのため、電子写真方式の画像形成装置に誤差拡散処理を用いた場合、ドットが消失してしまう“ウォッシュアウト”や、複数のドットが重なってドットが必要以上に大きくなってしまう“つぶれ”が頻発し、色ムラやざらつきのある画像となってしまっていた。このような理由から、電子写真方式の画像形成装置においては、ディザ法等を用いた他の中間調処理が主流である。なお、この傾向は電子写真方式の画像形成装置に限らず、網点で画像を表現する印刷製版機器等においても見受けられる。

そこで、誤差拡散法を電子写真方式の画像形成装置や印刷製版機器に良好に適用するために、複数の微画素が連続的に結合されて配置されるように制御を行う技術が知られている。例えば特許文献１においては、誤差拡散フィルタの係数を注目画素近傍では「０」とし、注目画素から離れた位置に重みを付けることによって、複数の微画素を集中的に結合させてドットを形成させることを可能としている。また、本発明者らによる特許文献２においては、複数の入力画素の集合体である「クラスタ」を定義し、このクラスタの略中心に決められた数以上の微画素により構成されるコアドットを配置するとともに、誤差拡散処理により生成される微画素（サブドット）をこのコアドットに隣接するように配置することによって１つのドットを生成することで、出力される最小のドットのサイズを保証し、出力されるドットとドットの間に周期性を持たせることを可能とした。
特開２００２−２１８２３９号公報（段落００８６、図１４等） 特開２００３−３４８３４７号公報（段落０１１３等）

しかしながら、上述の特許文献１および２に記載された技術には、以下のような問題が残されていた。
特許文献１に記載の技術においては、注目画素から離れた位置に重みを付けることによって、注目画素により構成されるドットに量子化誤差を与えず、次以降に形成されるドットに集中的に量子化誤差を与えるという処理を行っていた。このような処理を行った場合には、入力画像の種類によっては量子化誤差を良好に拡散できず、ドットの大きさにばらつきが生じたり、誤差拡散処理特有のワーム状のノイズ（ワームノイズ）が現れたりすることがあった。

また、特許文献２に記載の技術においては、近傍に大きなドットが形成された場合などには、そのドットに後続して形成されるドットを形成するときにマイナス誤差が与えられてしまい、ドットのサイズや形状がばらついて画像がざらついた感じとなってしまうことがあった。

すなわち、電子写真方式等の画像形成装置に誤差拡散法を適用する場合において、上述の特許文献１や２に記載された技術によったのでは、見た目に滑らかな高品質の画像を得ることができなかった。
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、電子写真方式等の画像形成装置において誤差拡散法を適用した画像を形成する場合において、粒状性の高い高画質の画像を得ることを可能にする技術を提供することにある。

上述の目的を達成するために、本発明は、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、前記演算手段によって算出される誤差を、前記比較手段において比較された前記画素を含む前記クラスタに含まれる画素には割り振らずに、後続の他の画素に決められた割合で割り振る拡散制御手段と、前記比較手段において比較される画素に対して前記拡散制御手段により前記誤差が割り振られている場合には、当該画素の階調値に当該誤差を加算する加算手段とを備える画像処理装置を提供する。
かかる画像処理装置によれば、ある注目画素があるクラスタの一部を構成している場合に、同一のクラスタを構成する他の画素に対しては注目画素の誤差を割り振らずに２値化処理が行われるため、形成されるドット（微画素の集合）のサイズおよび形状の変動を小さくすることができる。その結果、ドットのサイズおよび形状がほぼ均一となり、見た目に滑らかな印象を与える画像を形成することが可能となる。

また、本発明は、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、前記演算手段によって算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御手段と、前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差の一部である決められた許容量を加算し、または全部を加算しない加算手段とを備える画像処理装置を提供する。
かかる画像処理装置によれば、同一のクラスタを構成する複数の画素について、ある決められた数の画素は誤差を加算された階調値で閾値マトリクスと比較され、残りの画素は誤差の一部が加算された階調値か、あるいは誤差を加算されない階調値で閾値マトリクスと比較されるため、この場合も同様にドットのサイズおよび形状の変動を小さくすることが可能となる。

また、本発明は、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、前記演算手段によって算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御手段と、前記比較手段において比較される画素に対して前記拡散制御手段により割り振られた誤差が決められた値を超える場合には、当該画素の階調値に前記誤差の一部を加算し、前記誤差が前記決められた値以下である場合には、当該画素の階調値に前記誤差を加算する加算手段とを備える画像処理装置を提供する。
かかる画像処理装置によれば、誤差が決められた値、例えば微画素１画素分に相当する量の値を超える画素については、加算される誤差の量が制限されるため、この場合も同様にドットのサイズおよび形状の変動を小さくすることが可能となる。

この画像処理装置においては、前記加算手段は、前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算しない構成としてもよい。
このようにすれば、あるクラスタ内において所定の数の画素が誤差を加算して２値化されている場合には、その他の画素については誤差を加算せずに２値化が行われるので、ドットのサイズおよび形状をより均一化することが可能となる。

また、上述の画像形成装置においては、前記複数の閾値マトリクスは、前記クラスタの形状に応じた位置に配置されたとき、その閾値が最小となる領域が走査方向に対して後端側にある構成としてもよい。
このようにすれば、ある画素において生じた誤差の影響が同一のクラスタ内の他の画素に及ぼされにくくなるので、ドットのサイズおよび形状をより均一化することが可能となる。

また、本発明は、上述の画像処理装置のみならず、この画像処理方法や、コンピュータにこの画像処理を実行させるプログラムとしても特定され得るものである。

以上のように、本発明によれば、形成されるドットのサイズおよび形状の変動を制限し、小さくすることができるため、粒状性の高い高画質の画像を得ることが可能となる。

［１：構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１の全体構成を示したブロック図である。この画像処理装置１は、画像入力部１０と、画像処理部２０と、画像出力部３０とを備え、入力された多値画像データを出力先である画像形成装置が処理可能な２値画像データに変換するものである。本実施形態においては、解像度が６００ｄｐｉである８ビット（２５６階調）の多値画像データを入力データとし、これを解像度が２４００ｄｐｉである２階調の２値画像データに変換して出力するものとして説明する。すなわち、本実施形態の多値画像データは、１画素あたり「０」〜「２５５」のいずれかの階調値を有している。この階調値は、「０」のときに明度が最大の「白」となり、「２５５」のときに明度が最小の「黒」となる。

画像入力部１０は、例えばスキャナ等の画像読取装置やネットワークから画像データを受信するための処理装置であり、処理対象となる多値画像データを取得してこれを画像処理部２０に供給する。画像処理部２０は、後述する誤差拡散処理等の画像処理を実行することにより、多値画像データから２値画像データを生成する。このとき画像処理部２０は、多値画像データの１つの入力画素から４×４の１６個の微画素を生成する。ゆえに、出力解像度が入力解像度の４倍となる。画像出力部３０は、画像処理部２０において生成された２値画像データを画像形成装置等に出力するための処理装置である。

画像処理部２０は、入力画素の階調値に応じた個数の微画素を塗り潰すことを表す２値画像データを生成する。画像処理部２０は、ある階調値の入力画素に対してどの場所の微画素を塗り潰すのかを、画像処理部２０内部に記憶された閾値マトリクスに基づいて決定する。
図２は、本実施形態における閾値マトリクスの一例を示した図である。閾値マトリクスＭ_１〜Ｍ_４は、いずれも１画素の入力画素に対応した４行４列のマトリクスであり、１つの閾値が１つの微画素に対応している。本実施形態において、多値画像データの各画素の階調値を閾値と比較する計算式は、階調値をＰとした場合、（Ｐ＋３）／４である。これは、例えば２行２列にある「５０」の閾値は、階調値Ｐが「１９７（＝５０×４−３）」以上のときに「ＯＮ」となり、決められた色（本実施形態では黒とする）のドットが形成されることを示している。

図２に示されているように、閾値マトリクスはいずれも、閾値が「０」となる部分を核として、その閾値が徐々に大きくなっている。つまり、階調値が大きくなるほど形成されるドットが大きくなり、階調値が最大値、すなわち「２５５」となると、画素全体が黒で塗り潰される。

また、画像処理部２０には４種類の閾値マトリクスＭ_１、Ｍ_２、Ｍ_３、Ｍ_４が記憶されており、比較処理を行う際には、処理対象となる画素（以下、これを「注目画素」という）とその周辺の画素の位置関係に基づいて適切な閾値マトリクスが決定されている。具体的には、多値画像データにおいて図２のように隣り合う画素をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄとしたとき、画素Ａに対しては閾値マトリクスＭ_１、画素Ｂに対しては閾値マトリクスＭ_２、画素Ｃに対しては閾値マトリクスＭ_３、画素Ｄに対しては閾値マトリクスＭ_４が用いられる。つまり、閾値マトリクスＭ_１、Ｍ_２、Ｍ_３、Ｍ_４は互いに隣り合う関係にあり、隣り合う２×２の４画素がこれらの閾値マトリクスと比較されることによって、４画素の中心を核としたドットが形成されるようになっている。このようにしてドットが形成される画素の集合体のことを、以下では画素の塊（Cluster）という意味で「クラスタ」と呼ぶ。つまり、１つのクラスタは１つのドットに相当するものである。

なお、閾値マトリクスＭ_１、Ｍ_２、Ｍ_３、Ｍ_４を隣り合わせたときの８行８列のマトリクスを１つの大きな閾値マトリクスＭ_ｔｈと見なすと、この閾値マトリクスＭ_ｔｈには閾値が連続的に「０」となる部分がある。これは、形成されるドットの最小サイズを出力側の画像形成装置が再現可能なサイズ以上とするためである。つまり、閾値が連続的に「０」となる部分の大きさは、２値画像データを出力する画像形成装置の解像性能に依存する。
また、ドットはクラスタ単位で形成されるとともに、上述のような閾値マトリクスによってドットの中心はクラスタの略中心となるため、２つのドットが最も近接する場合であっても、その中心間の距離はクラスタのサイズより小さくなることがない。

このような閾値マトリクスに基づいてクラスタを形成することにより、本実施形態の画像処理部２０はドットの最小サイズとその周期性を保証している。これにより、再現性の不安定なドットが生成されたりドットどうしが重なり合ってしまうことがなくなるため、画像処理部２０はドットのウォッシュアウトやつぶれ等の問題を解決することが可能となっている。

画像処理部２０は上述の要領でクラスタを形成するが、その前に、入力画素に対してクラスタを形成するか否かを判断する処理（以下、これを「ＯＮ／ＯＦＦ制御」という）を行っている。このＯＮ／ＯＦＦ制御においては、さらに、注目画素がクラスタのどの位置を構成するのかを判断する処理を行っている。そこで以下では、画像処理部２０がこのＯＮ／ＯＦＦ制御を実現するための構成について説明する。

図３は、画像処理部２０においてＯＮ／ＯＦＦ制御を実現するための構成を示したブロック図である。本実施形態のＯＮ／ＯＦＦ制御は、画像処理部２０のパターンマッチング部２１０と、多値量子化部２２０と、誤差拡散フィルタ２３０とによって実現されている。以下、この各部の構成と機能について説明する。

図４は、パターンマッチング部２１０の構成をより詳細に示した図である。パターンマッチング部２１０は、メモリ２１１およびパターン決定部２１２を備えており、多値画像データからパターン信号を生成して多値量子化部２２０に供給する。ここで、パターン信号とは、注目画素がクラスタを形成するか否か、あるいはクラスタのどの位置を構成するのかを特定する信号である。

図５は、本実施形態のパターン信号によって特定される５種類のパターンを示した図である。同図において、パターン（０）は注目画素がクラスタを構成しない、すなわち注目画素が塗り潰されないことを示している。また、パターン（１）、（２）、（３）、（４）はそれぞれ、注目画素がクラスタを構成することを示しており、各々のパターンは、注目画素が２×２画素に相当する閾値マトリクスＭ_ｔｈと比較されるときに、それぞれ“左上”、“右上”、“左下”、“右下”の各画素に対応するものであることを意味している。
なお、上述のパターンの具体的な形状については、図５に示したものに限定されない。図５が表す意味は、要するに、パターン（１）、（２）、（３）、（４）はそれぞれ、画素の右下部分、左下部分、右上部分、左上部分の微画素が優先的に塗り潰されている、ということであり、具体的に塗り潰される個数はもちろん任意である。

パターンマッチング部２１０は、既に処理を行った画素がどのパターンであったかをメモリ２１１に一時的に記憶している。ここで記憶される画素は、注目画素の近傍に位置する画素である。以下、メモリ２１１に記憶されている画素のことを、「処理済周辺画素」という。
図６は、処理済周辺画素と注目画素の位置関係を示した図である。処理済周辺画素とは、注目画素を画素Ｘとした場合、画素Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎの４つの画素のことである。メモリ２１１は、画素Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎの各位置とそれぞれの画素のパターン信号とを記憶している。注目画素Ｘに対する処理が終了し、他の画素が注目画素となったときには、画素Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎに相当する画素も変化する。

パターンマッチング部２１０は処理済周辺画素を参照しながら注目画素のパターンを決定し、決定されたパターンに応じたパターン信号を多値量子化部２２０に供給する。このパターンを決定する具体的な処理については後述する。また、パターン信号の具体的な値は任意であるが、ここでは、パターン（０）に対応するパターン信号を「０」、パターン（１）に対応するパターン信号を「１」、パターン（２）に対応するパターン信号を「２」、パターン（３）に対応するパターン信号を「３」、パターン（４）に対応するパターン信号を「４」とする。

多値量子化部２２０は、供給されたパターン信号に応じた閾値マトリクスによって注目画素を比較して２値化処理を行うとともに、この２値化処理において生じた量子化誤差を後続の画素に拡散させる、いわゆる誤差拡散処理を実行する。
図７は、多値量子化部２２０の構成を示したブロック図である。多値量子化部２２０は、メモリ２２１と、２値化部２２２と、誤差演算部２２３とを備える。メモリ２２１は上述した複数の閾値マトリクスを記憶しており、２値化部２２２は供給されたパターン信号に対応する閾値マトリクスをこのメモリ２２１から読み出す。２値化部２２２は入力画素の階調値をこの閾値マトリクスと比較することによって、塗り潰すべき微画素を特定する。

誤差演算部２２３は、２値化部２２２において塗り潰された微画素の数を多値画像データにおける階調値に換算し、その換算結果と後述する補正階調値との差を量子化誤差として算出する。この量子化誤差は、誤差拡散フィルタ２３０によってその後に処理される後続の画素へ拡散される。なお、２値化処理において用いられる階調値は、注目画素の階調値そのものである場合もあるし、注目画素より前に処理された画素で生じた量子化誤差と注目画素の階調値とを加算して得られる補正階調値である場合もある。

誤差拡散フィルタ２３０は、誤差拡散処理において用いられる周知のフィルタ回路であり、後続する画素に対して上述の量子化誤差を拡散して割り振るものである。
図８は、本実施形態における誤差拡散フィルタ２３０の一例と、上述の特許文献１において用いられている誤差拡散フィルタ２３０ａとを示した図である。誤差拡散フィルタ２３０ａは、特許文献１の図１４に対応するものである。誤差拡散フィルタ２３０ａのように、注目画素Ｘの周辺のフィルタ係数を「０」とすれば、クラスタ内で発生した量子化誤差の影響を同一クラスタ内に与えなくすることが可能である。しかしながら、上述したように、このような誤差拡散フィルタを用いた場合にはクラスタの分布に粗密が生じ、画像品質が低下する。特に、本実施形態のようにパターンマッチングを用いて微画素を集合させるようなアルゴリズムにこのような誤差拡散フィルタを適用した場合、クラスタ分布の粗密が顕著に現れてしまう。そこで、本実施形態の誤差拡散フィルタ２３０は、注目画素の周辺により多くの誤差を割り当てるようにフィルタ係数を設定した。これは、例えばFloyd-Steinberg型と呼ばれるような周知の誤差拡散法と同様の要領である。

［２：動作］
続いて、上記構成の画像処理装置１において行われる画像処理の詳細について説明する。本実施形態の画像処理装置１は、画像処理部２０において行われる入力画素のパターンの決定処理と、２値化処理とに特徴を有している。そこで、以下ではこれらの処理を行うときの画像処理部２０における動作について説明する。

［２−１：パターン決定処理］
図９は、画像処理部２０がパターンマッチング部２１０において行う入力画素のパターンの決定処理を示したフローチャートである。以下の説明における注目画素、処理済周辺画素、およびパターンについては、図５および図６に示した注目画素Ｘおよび処理済周辺画素Ｋ〜Ｎを用いることとする。また、注目画素がクラスタのどの位置を構成するのかについては、図２に示した画素Ａ〜Ｄを用いて説明する。すなわち、クラスタの左上部分を構成する画素を画素Ａとし、以下同様の要領で、クラスタの右上、左下および右下部分を構成する画素を、それぞれ画素Ｂ、ＣおよびＤとする。

図９に沿って説明する。はじめにパターンマッチング部２１０は、処理済周辺画素のパターンを参照することによって、注目画素がクラスタのどの位置を構成するのかを特定する（ステップＳａ１）。なお、このステップにおける特定とは仮の決定であり、実際とは異なることがある。
ステップＳａ１における特定方法を説明する。例えば、画素Ｎがパターン（１）であった場合には、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘを「画素Ｂ」と特定する。また、画素Ｌがパターン（１）であった場合には、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘを「画素Ｃ」と特定する。また、画素Ｋがパターン（１）であった場合には、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘを「画素Ｄ」と特定する。そして、画素Ｋ、Ｌ、ＭおよびＮのパターンが何れもパターン（１）と異なっていた場合には、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘを仮に「画素Ａ」と特定する。つまり、パターンマッチング部２１０は、隣り合う２×２の４画素によって１つのクラスタが形成されるように注目画素のパターンを決定している。

続いてパターンマッチング部２１０は、ステップＳａ１において注目画素Ｘが「画素Ａ」であると特定されたか否かを判断する（ステップＳａ２）。ここで、注目画素Ｘが「画素Ａ」であると特定されていれば（ステップＳａ２；ＹＥＳ）、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘの階調値が所定の閾値以下となるか否かを判断する（ステップＳａ３）。この比較における閾値としては、周辺の画素の階調値から算出した画素の平均値や、階調値に応じた固定値、さらには乱数やフラグなど、種々の値を用いてよい。

注目画素Ｘの階調値が所定の閾値以下となる場合は（ステップＳａ３；ＹＥＳ）、パターンマッチング部２１０はこの注目画素Ｘのいずれの微画素も塗り潰さないと決定する。すなわち、パターンマッチング部２１０はこの注目画素Ｘのパターンをパターン（０）に決定する（ステップＳａ４）。一方、注目画素Ｘの階調値が所定の閾値を上回る場合には（ステップＳａ３；ＮＯ）、パターンマッチング部２１０はステップＳａ１における特定に従って、注目画素Ｘのパターンをパターン（１）に決定する（ステップＳａ５）。

また、ステップＳａ１において、注目画素Ｘが「画素Ａ」以外であると特定されていた場合には（ステップＳａ２；ＮＯ）、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘのパターンを消去法的に決定していく。具体的には、まず、パターンマッチング部２１０は注目画素Ｘが「画素Ｂ」であると特定されたか否かを判断し（ステップＳａ６）、この判断が肯定的であれば注目画素Ｘのパターンをパターン（２）に決定する（ステップＳａ７）。また、ステップＳａ６における判断が否定的であれば、続いてパターンマッチング部２１０は注目画素Ｘが「画素Ｃ」であると特定されたか否かを判断し（ステップＳａ８）、この判断が肯定的であれば注目画素Ｘのパターンをパターン（３）に決定し（ステップＳａ９）、この判断が否定的であれば注目画素Ｘのパターンをパターン（４）に決定する（ステップＳａ１０）。

以上の処理を行うことにより、注目画素Ｘに対して（０）〜（４）のパターンが一意的に決定される。パターンマッチング部２１０はこの決定したパターンに対応するパターン信号「０」〜「４」を多値量子化部２２０に出力するとともに、この注目画素Ｘを処理済周辺画素として用いる場合に備えるために、注目画素Ｘのパターンを一時的に記憶しておく（ステップＳａ１１）。

［２−２：２値化処理］
ここからは、上述のようにしてパターン信号を供給された多値量子化部２２０が行う２値化処理について説明する。本実施形態の２値化処理の特徴は、端的に説明すると、“量子化誤差による濃度変動をクラスタ単位で制限する”という点にある。これを実現するための動作は複数あるため、以下ではその例を挙げて説明する。

なお、以下においては、図１０に示した多値画像データに処理を行うものとして説明する。この多値画像データは、クラスタＣ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、Ｃ_ｍ−１およびＣ_ｍを含む複数のクラスタにより構成されている。クラスタＣ_１は、画素Ａ、Ｂ、ＣおよびＤにより構成されている。また、同図においては、図中右方向を「主走査方向」、下方向を「副走査方向」と定義する。すなわち、クラスタＣ_１に関しては、画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの順に２値化処理が行われる。なお、実際にはクラスタＣ_１以前に処理されるクラスタも存在するが、これらのクラスタについては図示を省略する。

［２−２−１：動作例１］
まず、本実施形態における第１の動作例について説明する。本動作例においては、まず、多値量子化部２２０は画素Ａに対して通常の２値化処理を行う。すなわち、多値量子化部２２０は、画素Ａの階調値に画素Ａより前に処理された画素で生じた量子化誤差を加算した補正階調値に基づいて２値化処理を行う。そして多値量子化部２２０は、この２値化処理の結果を用いて画素Ａに相当する位置において塗り潰すべき微画素を特定する。その後、多値量子化部２２０は、画素Ａの２値化処理により生じた量子化誤差を後続の画素に拡散させるが、このとき多値量子化部２２０は画素Ｂ、Ｃ、Ｄに対しては画素Ａの量子化誤差が割り振られないように誤差拡散処理を行う。

画素Ａの２値化処理が終了したら、続いて多値量子化部２２０は画素Ｂの２値化処理を行う。このとき多値量子化部２２０は、画素Ｂより前に処理された画素で生じた量子化誤差を加算させずに、画素Ｂの階調値に基づいて２値化処理を行う。なお、このときも多値量子化部２２０は、画素Ｃ、Ｄに対して画素Ｂの量子化誤差が割り振られないように誤差拡散処理を行う。
そして多値量子化部２２０は、その後主走査方向に対して順次各画素の２値化処理を行っていき、画素Ｃ、Ｄの２値化に際しては、画素Ｂの場合と同様に量子化誤差を加算させない階調値に基づいて２値化処理を行う。

以上の処理を各画素に対して行うことで、画素Ａに相当する位置の画素には量子化誤差が加算されて２値化処理が行われるが、その他の位置の画素には量子化誤差が加算されずに２値化処理が行われる。その結果、各クラスタにおいては、画素Ａに相当する位置の画素については量子化誤差の影響によって塗り潰される微画素の数が変動することがあるが、その他の画素については量子化誤差の影響を受けずに塗り潰される微画素の数が決定される。すなわち、本動作例に示した２値化処理によれば、各クラスタにおいて形成されるドットのサイズを均一化し、極端なドットサイズの変動を抑えることが可能となる。ゆえに、本動作例に従った画像処理を行うことにより、良好な粒状性を有する高画質の画像が得られる。

なお、上述の動作例においては、量子化誤差を加算して２値化処理を行う画素は画素Ａだけであるとしたが、もちろん、同一クラスタ内の複数の画素に対して同様の処理を行ってもよい。ただし、ドットサイズの変動を抑えるためには、少なくとも１つの画素については量子化誤差を加算させずに２値化処理を行う必要がある。また、全ての画素について量子化誤差を加算させずに後続の画素に誤差を拡散するとしたのでは、誤差の割り振り先が存在せずに処理が発散してしまうため、少なくとも１つの画素については量子化誤差を加算して２値化処理を行う必要がある。

［２−２−２：動作例２］
続いて、本実施形態における第２の動作例について説明する。本動作例においては、まず、多値量子化部２２０は画素Ａに対して加算される量子化誤差がどの程度であるのかを特定する。そして、画素Ａに対して加算される量子化誤差が、例えば１つの微画素を塗り潰す量を超える誤差であると特定された場合には、多値量子化部２２０は画素Ａに対して微画素１画素分に相当する量子化誤差だけを加算し、残りの誤差を後続のクラスタに割り当てる処理を行う。そして多値量子化部２２０は、画素Ａに対して微画素１画素分だけ加算された補正階調値に基づいて２値化処理を行う。

なお、このときの量子化誤差は、プラス誤差であってもマイナス誤差であってもよい。すなわち、上述の「微画素１画素分に相当する量子化誤差」とは、もともとの階調値により塗り潰される微画素よりも１だけ増加する誤差（プラス誤差）の場合もあるし、１だけ減少する誤差（マイナス誤差）の場合もある。

続いて多値量子化部２２０は、この２値化処理の結果を用いて画素Ａに相当する位置において塗り潰すべき微画素を特定する。その後、多値量子化部２２０は、画素Ａの２値化処理により生じた量子化誤差を後続の画素に拡散させるが、このとき多値量子化部２２０は画素Ｂ、Ｃ、Ｄに対しては画素Ａの量子化誤差が割り振られないように誤差拡散処理を行う。
画素Ａの２値化処理が終了したら、多値量子化部２２０は画素Ｂの２値化処理を行う。このとき多値量子化部２２０が画素Ｂに対して行う処理は、上述の画素Ａに対して行った処理と同様である。また、画素Ｃ、Ｄに対して行う処理も同様である。

以上の処理を各画素に対して行うことで、各画素において量子化誤差に起因するドットサイズの変動は微画素±１画素分となる。すなわち、クラスタ単位では微画素４画素分となる。しかし実際には、クラスタを構成する全ての画素についてプラス誤差、あるいはマイナス誤差のいずれか一方のみが加算されることは少ないので、実質的なドットサイズの変動はより小さなものとなる。ゆえに、本動作例に従った画像処理を行うことによっても、良好な粒状性を有する高画質の画像を得ることが可能となる。

なお、上述の動作例においては、加算する量子化誤差を微画素±１画素分に相当する量に制限したが、この量に限定されるものではなく、微画素±２画素分、あるいはさらに大きな誤差を許容してもよい。加算する量子化誤差の許容量は、微画素のサイズやクラスタを構成する画素数によっても異なるものであり、画像データの解像度や画像形成装置の解像性能に応じて任意の値を設定することが可能である。また、この許容量を同一クラスタ内の画素毎に異なるものとしてもよい。

また、上述の動作例においては、全ての画素について量子化誤差を決められた量だけ加算するとしたが、動作例１のように量子化誤差を加算しない画素があってもよい。このようにすれば、より多くの量子化誤差が後続のクラスタに割り振られるものの、ドットサイズの変動を抑制する効果は上述の動作例よりも高くなる。
さらには、上述の動作例１において量子化誤差を加算しなかった画素に対して、本動作例で示したように許容量を設けて量子化誤差を加算するようにしてもよい。このようにすれば、上述の動作例１よりも後続のクラスタに与える量子化誤差の影響を少なくすることが可能となる。
あるいは、上述の動作例１と動作例２の動作を、所定の割合で切り替えながら実行するようにしてもよい。

［２−３：全体動作の概略］
以上の説明を踏まえ、本実施形態における画像処理の動作を図１１を参照しながら概略的に説明する。なお、同図において、画像処理は主走査方向に１ライン毎に行われるものとする。つまり、画像処理部２０は、入力される多値画像データの各画素に対して、あるラインについて主走査方向に順次２値化処理を行い、主走査方向端部の画素の処理が終了したら次のラインの処理を行う。また、同図においては、１行１列にある画素を画素Ｐ_１１、１行２列にある画素を画素Ｐ_１２、というように、ｍ行ｎ列にある画素のことを画素Ｐ_ｍｎと定義する。

図１１（ａ）は、画像処理部２０がドットを形成する様子を示した図であり、画素Ｐ_１１がパターン（１）であると決定された場合の動作を示している。なお、画素Ｐ_１１のパターンは、図示せぬ処理済周辺画素を参照することによってあらかじめ特定されているものとする。このとき画像処理部２０は、注目画素である画素Ｐ_１１を閾値マトリクスＭ_１と比較し、２値化処理を行う。このときの２値化処理の動作は動作例１および２のいずれであってもよい。そして画像処理部２０は、量子化誤差を後続のクラスタの画素に拡散させて画素Ｐ_１１に対する処理を終える。ここでは、画素Ｐ_１１において２つの微画素が塗り潰されるとする。

続いて画像処理部２０は、注目画素を画素Ｐ_１１と主走査方向に隣接している画素Ｐ_１２に変更し、パターンの決定を行う。ここでは処理済の画素Ｐ_１１がパターン（１）であるから、画素Ｐ_１２はパターン（２）であると決定される。すると画像処理部２０は、この画素Ｐ_１２を閾値マトリクスＭ_２と比較することで２値化処理を行う。量子化誤差が後続の画素に拡散されることで、２値化処理が終了する。ここでは、画素Ｐ_１２において１つの微画素が塗り潰されるとする。

続いて画像処理部２０は、同様の要領で注目画素を画素Ｐ_１３に変更する。画素Ｐ_１３においても、処理済周辺画素を参照することによりパターンを決定し、以下画素Ｐ_１１や画素Ｐ_１２と同様の動作を１ライン目の端部に到達するまで繰り返す。
１ライン目の端部に到達したら、続いて画像処理部２０は２ライン目について処理を行う。２ライン目においては、はじめに画素Ｐ_２１のパターンが決定される。画素Ｐ_１１がパターン（１）であると決定されていることから、画像処理部２０は画素Ｐ_２１のパターンをパターン（３）であると決定し、閾値マトリクスＭ_３と比較することで２値化処理を行う。また、画像処理部２０は同様の処理を画素Ｐ_２２についても行う。

画像処理部２０がこのような処理を繰り返し行うことで、多値画像データが２値画像データに変換される。この２値画像データにおいては、ある一定の濃度領域において均一なサイズのドットがクラスタ単位で形成される。このような２値画像データを用いて画像形成装置が画像を形成すると、中間調の粒状性が良好な高画質の画像を得ることができる。

続いて、上述の図１１（ａ）とは異なる動作について、図１１（ｂ）を参照しながら説明する。
図１１（ｂ）は、図１１（ａ）と同様に画像処理部２０がドットを形成する様子を示した図であるが、画素Ｐ_１１がパターン（０）であると決定された場合の動作を示している。すなわちこれは、図９に示したパターン決定処理において、注目画素である画素Ｐ_１１が「画素Ａ」であると特定されたが、その階調値が所定の閾値以下、つまり白に近い画素であった場合を示している。このとき、画像処理部２０は、この画素Ｐ_１１のいずれの微画素も塗り潰さずに、この画素を「白」であるとした２値画像データを生成する。つまり、このときの多値画像データの階調値はそのまま量子化誤差として後続の画素に拡散される。

続いて、画像処理部２０は注目画素を画素Ｐ_１１と主走査方向に隣接している画素Ｐ_１２に変更し、パターンの決定を行う。このとき画素Ｐ_１２は、処理済周辺画素を参照することによってパターンを決定される。例えば、この画素Ｐ_１２がパターン（１）であると決定されれば、画像処理部２０はこの画素Ｐ_１２と画素Ｐ_１３、Ｐ_２２およびＰ_２３によって１つのクラスタが形成されるように閾値マトリクスを選択し、ドットを形成する。
このように、クラスタ単位ではなく画素単位で「黒」となる領域が形成されることで、ドットの配置の周期性を低下させることが可能となる。これにより、周期的にドットが形成されることにより生じるモアレ等の不具合を解消することが可能となる。

以上の画像処理によって生成される画像について、従来の量子化誤差を考慮しない場合の画像と比較しながら説明する。
図１２は、本実施形態の２値化処理によって形成される画像（ドット）と、従来の（量子化誤差を考慮しない）２値化処理によって形成される画像（ドット）とを示した模式図である。なお、図１２（ａ）が従来の例であり、図１２（ｂ）が本実施形態の例である。図１２（ａ）に示されているように、量子化誤差を考慮しなかった場合には、ドットのサイズ（すなわち、塗り潰される総微画素数）に大きな変動が生じ、同時にドットの形状も変化していた。これらの影響により、このようなドットが形成された中間調領域はドットの粒状性が安定しておらず、その結果、見た目としてざらついた印象を与える画像となっていた。

これに対して、本実施形態の２値化処理によれば、量子化誤差の影響をクラスタ単位で調節しながらドットを形成しているので、ドットのサイズの変動を最小限に抑えることが可能となっている。ドットのサイズの変動が少ないため、当然、ドットの形状にも大きな変動は生じなくなっている。この結果、本実施形態の２値化処理によれば中間調領域のドットの粒状性を高いレベルで安定させることが可能となり、色ムラやざらつきのない高品質な画像が得られた。

［３：変形例］
以上に説明した実施形態によって本発明の実施の一例を示したが、本発明はこのような実施形態に限定されるものではなく、その実施においては種々の変形が可能である。以下では、このような変形例の一部について説明する。

上述の実施形態においては、図２に示したように、ドットがクラスタの略中心から形成されるような閾値マトリクスを用いていた。しかし、ドットの中心はこのような位置に限らず、例えばクラスタ内においてスキャン方向の後端側、すなわち後続して処理されるクラスタ側にシフトしていてもよい。
図１３はこの閾値マトリクスの一例を示した図である。この閾値マトリクスＭ_ａは、その中心が主走査方向および副走査方向にシフトしたものとなっている。このように、クラスタ内においてスキャン方向寄りにドットの中心を配置した場合、自クラスタにおいて発生した量子化誤差の影響が他のクラスタに反映されやすくなり、上述の動作例のような特別な処理を行わなくとも、自クラスタにおいて発生した量子化誤差を他のクラスタに割り振りやすくなっている。

また、上述の実施形態においては、黒いドットが形成されるような処理について説明したが、同様の要領にて白いドットが形成されるような処理を行うことも可能である。これはつまり、上述の実施形態とは白黒が反転するような閾値マトリクスを設定することである。図１４にこのような閾値マトリクスによって形成されるドットの例を示す。図１４（ａ）〜（ｅ）は、それぞれ、図５のパターン（０）〜（４）に対応するものである。
このような閾値マトリクスは、例えば高濃度領域用のパターンとして用いるのに好適である。

また、上述の実施形態においては、クラスタを２×２の４画素で構成するとしたが、クラスタを構成する画素数は４に限定されず、種々の画素数によって構成可能である。
図１５にクラスタの変形例を示す。同図において、図１５（ａ）は十字型に交差する５つの画素によってクラスタを構成した場合の例であり、図１５（ｂ）は３×３の９画素によってクラスタを構成した場合の例である。なお、同図において、塗り潰された部分はドットの開始位置（閾値が「０」となる位置）を示している。クラスタは１の画像処理装置において１の形状に限定されるものではないから、画像処理装置は、例えば前段・後段の機器との入出力の関係やオペレータ等の操作に応じて、クラスタの形状が切替可能な構成であってもよい。また、クラスタの形状だけではなく、用いられる２値化処理（動作例１および２）についても、入出力関係やオペレータの操作に応じて適宜切り替えることができる構成としてもよい。

なお、上述の実施形態においては、本発明を画像処理装置というハードウェアによって実現する構成を示したが、本発明はこの態様に限らず、上述の画像処理装置の処理を実行可能なプログラムとして実施することももちろん可能である。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置の全体構成を示したブロック図である。 同実施形態における閾値マトリクスの一例を示した図である。 同実施形態の画像処理部の構成を示したブロック図である。 同実施形態のパターンマッチング部の構成を示した図である。 同実施形態における５種類のパターンを示した図である。 処理済周辺画素と注目画素の位置関係を示した図である。 同実施形態の多値量子化部の構成を示したブロック図である。 同実施形態における誤差拡散フィルタの一例を示した図である。 同実施形態のパターンマッチング部において行われるパターン決定処理を示したフローチャートである。 同実施形態における２値化処理の動作を説明するための図である。 同実施形態における画像処理の動作を説明するための図である。 本実施形態の２値化処理によって形成される画像と、従来の２値化処理によって形成される画像とを示した模式図である。 閾値マトリクスの変形例を示した図である。 閾値マトリクスの変形例を示した図である。 クラスタの変形例を示した図である。

符号の説明

１…画像処理装置、１０…画像入力部、２０…画像処理部、２１０…パターンマッチング部、２２０…多値量子化部、２３０…誤差拡散フィルタ、２１１…メモリ、２１２…パターン決定部、２２１…メモリ、２２２…２値化部、２２３…誤差演算部、３０…画像出力部

Claims (11)

1. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、
   ２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、
   前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、
   前記演算手段によって算出される誤差を、前記比較手段において比較された前記画素を含む前記クラスタに含まれる画素には割り振らずに、後続の他の画素に決められた割合で割り振る拡散制御手段と、
   前記比較手段において比較される画素に対して前記拡散制御手段により前記誤差が割り振られている場合には、当該画素の階調値に当該誤差を加算する加算手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、
   ２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、
   前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、
   前記演算手段によって算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御手段と、
   前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差の一部である決められた許容量を加算し、または全部を加算しない加算手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理装置において、
   ２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを複数記憶する記憶手段と、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じた閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定手段と、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定手段により決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較手段と、
   前記比較手段による比較によって生じる誤差を算出する演算手段と、
   前記演算手段によって算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御手段と、
   前記比較手段において比較される画素に対して前記拡散制御手段により割り振られた誤差が決められた値を超える場合には、当該画素の階調値に前記誤差の一部を加算し、前記誤差が前記決められた値以下である場合には、当該画素の階調値に前記誤差を加算する加算手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
4. 前記加算手段は、
   前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較手段において比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算しない
   ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記複数の閾値マトリクスは、
   前記クラスタの形状に応じた位置に配置されたとき、その閾値が最小となる領域が走査方向に対して後端側にある
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理方法において、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
   前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
   前記演算ステップにおいて算出される誤差を、前記比較ステップにおいて比較された前記画素を含む前記クラスタに含まれる画素には割り振らずに、後続の他の画素に決められた割合で割り振る拡散制御ステップと、
   前記第２のステップにおいて比較される画素に対して前記拡散制御ステップにおいて前記誤差が割り振られている場合には、当該画素の階調値に当該誤差を加算する加算ステップと
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
7. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理方法において、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
   前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
   前記演算ステップにおいて算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御ステップと、
   前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較ステップにおいて比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較ステップにおいて比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差の一部である決められた許容量を加算し、または全部を加算しない加算ステップと
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
8. 多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理方法において、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
   前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
   前記演算ステップにおいて算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御ステップと、
   前記比較ステップにおいて比較される画素に対して前記拡散制御ステップにおいて割り振られた誤差が決められた値を超える場合には、当該画素の階調値に前記誤差の一部を加算し、前記誤差が前記決められた値以下である場合には、当該画素の階調値に前記誤差を加算する加算ステップと
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
9. コンピュータに、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理を実行させるプログラムであって、
   主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
   前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
   前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
   前記演算ステップにおいて算出される誤差を、前記比較ステップにおいて比較された前記画素を含む前記クラスタに含まれる画素には割り振らずに、後続の他の画素に決められた割合で割り振る拡散制御ステップと、
   前記比較ステップにおいて比較される画素に対して前記拡散制御ステップにおいて前記誤差が割り振られている場合には、当該画素の階調値に当該誤差を加算する加算ステップと
   を実行させることを特徴とするプログラム。
10. コンピュータに、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理を実行させるプログラムであって、
    主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
    前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
    前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
    前記演算ステップにおいて算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御ステップと、
    前記クラスタに含まれる所定の画素が前記比較ステップにおいて比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差を加算し、前記クラスタに含まれる前記所定の画素以外の画素が前記比較ステップにおいて比較される注目画素である場合には、当該注目画素の階調値に前記誤差の一部である決められた許容量を加算し、または全部を加算しない加算ステップと
    を実行させることを特徴とするプログラム。
11. コンピュータに、多階調の階調値を有する複数の画素によって表される多値画像データを、前記画素よりも微小な２階調の微画素によって表される２値画像データに変換する画像処理を実行するプログラムであって、
    主走査方向および副走査方向に連続する複数の画素の集合体である所定の形状のクラスタに含まれる複数の画素に対して、当該複数の画素のそれぞれの位置に応じて、２値画像データの各微画素に対応する閾値の集合である閾値マトリクスを、処理済の近傍の画素を参照したパターンマッチングによって決定する決定ステップと、
    前記クラスタに含まれる画素の階調値を、前記決定ステップにおいて決定された閾値マトリクスを用いて前記微画素単位で比較する比較ステップと、
    前記比較ステップにおける比較によって生じる誤差を算出する演算ステップと、
    前記演算ステップにおいて算出される誤差を決められた割合で後続の画素に割り振る拡散制御ステップと、
    前記比較ステップにおいて比較される画素に対して前記拡散制御ステップにおいて割り振られた誤差が決められた値を超える場合には、当該画素の階調値に前記誤差の一部を加算し、前記誤差が前記決められた値以下である場合には、当該画素の階調値に前記誤差を加算する加算ステップと
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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