JP4457645B2 - 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、二値プリンターにおいて連続階調を表現するための擬似中間調処理（ハーフトーニング）に関し、乾式電子写真方式のプリンターやオフセット印刷における製版プリンターで機器の特性を考慮して最適な出力二値画像を得ることの出来る技術に関する。

従来、デジタル画像処理におけるハーフトーン画像作成方法としては、単位面積当たりのドットの密度で濃淡を表す分散型と複数のドットでクラスターを形成してクラスターの大きさで濃淡を表す集中型に大別される。分散型には反復最適化法、スクリーニング法、および誤差拡散法に分類される。

反復最適化法は、人間の視覚系モデルを用いて連続階調画像とハーフトーン画像の間の知覚誤差を繰り返し計算により最小にする方法であり、Direct Binary SearchやSimulated Annealing等の方法が用いられる。反復最適化法は、知覚誤差を最小化するために、非常に高画質な結果を得ることが出来るが、繰り返し計算を必要とするために処理時間を必要とする方法である。この反復最適化法は、非特許文献１の中で開示されている。

スクリーニング法は、閾値マトリクスを用いて、入力多値画像の画素値と閾値マトリックスの値を比較して二値画像を決定していく。スクリーニング法としては、Blue Noise Mask法が有名である。このスクリーニング法は、単純な比較計算で処理を行うために高速な処理が可能であるが、閾値マトリックスの大きさで周期的なパターンや（が目立ったり、）知覚誤差が目立つことが欠点として知られている。

誤差拡散法は、フィードバックループを使用して入力画像から過去の重み付けされた拡散誤差を減算し、この修正画素値を閾値と比較してハーフトーン出力値を決定する。この誤差拡散法は、比較的、処理時間も早く、インクジェットプリンターで一般的に使われているが、入力値により特異パターンが現れ画質が劣化することが知られている。

一方、集中型のハーフトーニングとしてはオフセット印刷で使われてきた網点法に代表されるスクリーニング法が一般的で、あらかじめクラスターを形成するような閾値マトリックスを用いて処理が行なわれる。この方法では、クラスターが周期的に現れるために画像自身の周期的パターンと干渉して特異なパターンが発生することや、カラーの場合は色毎のクラスター周期が干渉してモアレ縞を発生し、画質劣化が現れることが知られている。乾式電子写真方式のプリンターやオフセット印刷における製版プリンターはプリンターの出力特性からクラスタードット型のハーフトーニングが一般的である。

また、乾式電子写真の特徴を考量したハーフトーニング技術として特許文献１から３記載の画像処理装置が提案されている。特許文献１記載の装置は、ＦＭマスク方式で、スクリーニング法に出力装置の特性を加味して、孤立ドットが生じないようにマスクを切り替えて処理する。この装置は、ハイライト部ドットの数が少なくなると、なるべくドットを複数集めて出力するために、乾式電子写真方式のプリンターでもドットが再現されて安定した画質が得られるというものである。特許文献２記載の画像処理装置は、プリンタのモデルを考慮したハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成するものである。特許文献３記載の装置も、プリンタのモデルを考慮してハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成するものである。

Ｔ．Ｎ．Ｐａｐａｓａｎｄ Ｄ．Ｌ．Ｎｅｕｈｏｆｆ著"Ｌｅａｓｔ-Ｓｑｕａｒｅ Ｍｏｄｅｌ-Ｂａｓｅｄ Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ" 特開平１０−２７８３４８号公報 米国特許第５３０９５２６号明細書 米国特許第５４６３７２号明細書

しかしながら、上述した反復最適化法は、入力画像との視覚的誤差を最小にすることができるためにハーフトーニング方法の中で最も高画質なハーフトーン画像を得ることが出来るが、反復最適化法では出力二値画像の各ピクセルを独立で扱うため孤立ドットが発生し、乾式電子写真方式のプリンターでは画質が劣化するという問題がある。

また、特許文献１記載の装置では、切り替えるマスクの大きさは、通常マスクのサイズの整数倍、または整数分の１となり、切り替える周辺で解像度が大きく異なり特異パターンを生じてしまうという問題がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、特異パターンが生じることなく、高画質なハーフトーン画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、請求項１に記載のように、ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する画像処理装置において、所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定手段と、前記二値画像決定手段によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測手段と、前記多値画像および前記画像予測手段が予測した各画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測手段と、を有し、前記二値画像決定手段は、前記視覚画像予測手段が予測した多値画像と画像との視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とする。
請求項１記載の発明によれば、二値画像が記録媒体上に出力される画像と多値画像との視覚的な差が最小となるように反復最適化法を用いて、最適な二値画像を決定することにより、孤立ドット等の不安定な画素をできるだけ排除して安定した高画質なハーフトーン画像を得ることができる。また、マスクを用いていないので、特異パターンが生じることもない。さらに、フィルター重畳後の画像に対して非線形変換を行うことにより、各画素の色材が記録媒体に転写される確率を算出することで、記録媒体に再現される画像を正確に予測することができる。さらに、視覚的な差を考慮した画像候補パターンを選択することができる。

また、本発明は、請求項２に記載のように、請求項１記載の画像処理装置において、前記周波数フィルターは、Ｇａｕｓｓｉａｎフィルターであることを特徴とする。請求項２記載の発明によれば、周波数フィルター重畳部ではＧａｕｓｓｉａｎ型のフィルターを重畳することにより、レーザービーム光の光量分布をシミュレートすることができる。

また、本発明は、請求項３に記載のように、請求項１又は請求項２記載の画像処理装置において、前記非線形変換は、Ｓｉｇｍｏｉｄ型の関数変換であることを特徴とする。請求項３記載の発明によれば、非線形変換部でＳｉｇｍｏｉｄ型の関数変換を行うことにより、出力機器から出力される画像の予測精度を向上することができる。

また、本発明は、請求項４に記載のように、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記二値画像決定手段は、所定領域をずらしながら画像全体に対して処理することを特徴とする。請求項４記載の発明によれば、部分領域である所定領域ごとに最適化できる。

また、本発明は、請求項５に記載のように、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記二値画像決定手段は、前記所定領域を互いに重なりを持たせてずらしながら画像全体に対して処理することを特徴とする。請求項５記載に発明によれば、対象領域を互いに重なりをもってずらしながら、処理を行うようにしたので、精度を保ったまま高速化できる。

また、本発明は、請求項６に記載のように、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記二値画像決定手段は、前記確率が下限規定値及び上限規定値の間となる画素を含むパターンを用いないことを特徴とする。請求項６記載に発明によれば、確率が下限規定値及び上限規定値の間となるパターンを含むビット配列を用いないことで、不安定なパターンを排除してノイズのない画像を得ることができる。

また、本発明の画像処理方法は、請求項７に記載のように、ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する画像処理方法において、所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定工程と、前記二値画像決定工程によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測工程と、前記多値画像および前記画像予測工程が予測した画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測工程と、を有し、前記二値画像決定工程は、前記視覚画像予測工程が予測した多値画像と画像と視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とする。
請求項７記載の発明によれば、二値画像が記録媒体上に出力される画像と多値画像との視覚的な差が最小となるように反復最適化法を用いて、最適な二値画像を決定することにより、孤立ドット等の不安定な画素をできるだけ排除して安定した高画質なハーフトーン画像を得ることができる。また、マスクを用いていないので、特異パターンが生じることもない。さらに、フィルター重畳後の画像に対して非線形変換を行うことにより、各画素の色材が記録媒体に転写される確率を算出することで、記録媒体に再現される画像を正確に予測することができる。さらに、視覚的な差を考慮した画像候補パターンを選択することができる。

また、本発明のプログラムは、請求項８に記載のように、ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定処理と、前記二値画像決定処理によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測処理と、前記多値画像および前記画像予測処理が予測した画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測処理と、を前記コンピュータに実行させ、前記二値画像決定処理は、前記視覚画像予測処理が予測した多値画像と画像と視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とする。
請求項８記載の発明によれば、二値画像が記録媒体上に出力される画像と多値画像との視覚的な差が最小となるように反復最適化法を用いて、最適な二値画像を決定することにより、孤立ドット等の不安定な画素をできるだけ排除して安定した高画質なハーフトーン画像を得ることができる。また、マスクを用いていないので、特異パターンが生じることもない。さらに、フィルター重畳後の画像に対して非線形変換を行うことにより、各画素の色材が記録媒体に転写される確率を算出することで、記録媒体に再現される画像を正確に予測することができる。さらに、視覚的な差を考慮した画像候補パターンを選択することができる。

本発明によれば、特異パターンが生じることなく、高画質なハーフトーン画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明する。

まず、本実施例に係る画像処理装置の処理の流れについて説明する。図２は本実施例に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。入力多値画像ｇ（Ｘ）は、各画素の輝度値が０〜２５５の値を持って入力される。人間の目はローパスフィルタＶＴＦ（Ｘ）の特性をしており、この画像を人の目を通して観察した知覚画像ｇ´（Ｘ）は式（１）で表すことが出来る。

ここで、記号＊は畳み込み積分（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を表す。二値画像ｂ（Ｘ）は、出力機器の特性による影響を受け予測画像ｂ´（Ｘ）として出力される。この予測画像ｂ´（Ｘ）はトナー等の色材が選択的に転写された二値画像である。この画像を人の目で観察した知覚画像ｂ´´（ｘ）は式（２）で表される。

コスト関数ｃｏｓｔを、両者の差の二乗和で表すと式（３）で表現できる。

このコスト関数が最小になるように二値画像ｂ（Ｘ）を決定する。

次に、本実施例に係る画像処理装置の構成について具体的に説明する。図１は本実施例に係る画像処理装置のブロック図である。この画像処理装置１は、ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成するものである。図１に示すように、画像処理装置１は、画像記憶手段２、画像予測手段３、視覚画像予測手段４、二値画像決定手段５を有する。画像処理装置１はプリンター等の出力機器６に接続されている。

画像記憶手段２は、各画素の輝度値が０から２５５の値を持つ多値画像ｇ（ｘ）を記憶する多値画像記憶部２１、プリンター等の出力装置に出力する二値画像ｂ（Ｘ）を記憶する二値画像記憶部２２を有する。出力機器６は、二値画像記憶部２２に記憶された二値画像ｂ（Ｘ）を紙等に印字する。画像予測手段３は、二値画像ｂ（Ｘ）が紙メディア等の記録媒体上に構成された時の予測画像ｂ´（Ｘ）を予測するもので、フィルター重畳部３１、転写確率算出部３２、出力画像予測部３３を有する。

フィルター重畳部３１は、二値画像記憶部２２に記憶された二値画像に周波数フィルターとしてＧａｕｓｓｉａｎフィルターを重畳してレーザー光量分布を算出する。乾式電子写真方式のプリンターは円筒状の感光性ドラム上で焦点を合わせたレーザー光線を走査して、感光性ドラム上に投射されるレーザー電力を静電荷に変換して静電気を帯びた粉末（トナー）を感光性ドラム上に選択的に保持する。保持されたトナーは、静電気を帯びた用紙に転写され、さらに、加熱されてトナーは用紙に溶着される。レーザー光はハーフトーン画像のピクセルに対応してｏｎ／ｏｆｆを繰り返す。このとき、レーザー光の光量は中心で最も高く、周辺部で減少するＧａｕｓｓｉａｎ型の光量分布を持つ。

本実施例ではこのＧａｕｓｓｉａｎ型分布を（Ｌａｓｅｒ−Ｂｅａｍ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ＬＢＳＦ（Ｘ）として図３に示す５×５のディジタルフィルターで代用している。従って、フィルター重畳部３１で、二値画像ｂ（Ｘ）に周波数フィルターとしてＧａｕｓｓａｉａｎフィルターを重畳することにより、レーザービーム光の光量分布をシミュレートすることができる。図４にフィルター重畳部３１に入力される二値画像ｂ（Ｘ）のビットパターンを示し、図５にこの二値画像ｂ（Ｘ）に図３で示したＬＢＳＦフィルターを重畳したレーザー光量分布の結果を示す。

転写確率算出部３２は、フィルター重畳部３１で求めたレーザー光量分布に対して、非線形関数を用いて非線形変換を行い、トナー等の各画素の色材が紙に転写される確率（色材転写確率）ｐｒｏｂ（Ｘ）を算出する。一般的に感光体における電位はレーザー光の光量に対して非線形な反応を示し、両者の効果が相乗されて感光体に電位分布が発生してトナーが選択的に現像される。このため、転写確率算出部３２は、非線形関数に、例えば図６に示すようなＳｉｇｍｏｉｄ型の非線形関数を用いる。図６において、横軸は電位、縦軸は色材転写確率をそれぞれ示す。

図７は、レーザー光量分布をＳｉｇｍｏｉｄ型の非線形関数を用いて非線形変換して求めた色材転写確率を表す図である。この色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）は、ＬＢＳＦフィルター重畳後の二値画像ｂ´´（Ｘ）を用いて以下の式（４）で表される。ただし、係数ａは出力機器６の特性に依存するパラメーターで本実施例ではａ＝−３０としている。

本実施例では、ＬＢＳＦは計算の過程で５×５の各係数の和が１となるように基準化して用いている。

転写確率算出部３２で算出した色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）が上限規定値と下限規定値の間の値をとる場合、その画素は転写されるか、またはされないか非常に不安定な画素でありノイズの原因となる。従って、転写確率算出部３２は、そのような画素が含まれている場合、候補パターン発生部５２に通知して次の候補パターンを処理する。つまり、二値画像決定手段５は、色材転写確率が下限規定値及び上限規定値の間となる画素を含むパターンを二値画像として用いない。本実施例では図６に示すように、上限規定値として７０％、下限規定値として３０％の値を用いた。なお、図７に示した色材転写確率には、上限規定値７０％と下限規定値３０％の間の値をとる画素はないため、出力画像予測部３３で通常通り処理が行われる。

出力画像予測部３３は、色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）に基づいて紙等メディア上に再現される画像を予測する。出力画像予測部３３は、以下の式（５）を用いて、色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）が上限規定値を超えている画素を「１」に、下限規定値を下回る画素を「０」として、予測画像ｂ´（Ｘ）を決定する。図８は図７で示した色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）に基づき予測した予測画像ｂ´（Ｘ）を表す図である。

視覚画像予測手段４は、多値画像記憶部２１に記憶された多値画像ｇ（Ｘ）および出力画像予測部３３が予測した予測画像ｂ´（Ｘ）に基づいて人の視覚特定を通して観察した時の知覚画像ｇ´（Ｘ）、ｂ´´（Ｘ）をそれぞれ予測するもので、視覚画像予想部４１、視覚画像予測部４２を有する。図９は視覚画像予想部４１、４２で用いる視覚特性補正フィルターを表す図である。なお、図９では、９×９のＧａｕｓｓｉａｎフィルターを示している。

視覚画像予想部４１は、多値画像ｇ（Ｘ）に視覚特性補正フィルターを重畳して視覚の空間周波数特定を補正するためにフィルタリング処理を行う。視覚画像予測部４２は、画像予測手段３が予測した予測画像ｂ´（Ｘ）に視覚特性補正フィルターを重畳して視覚の空間周波数特性を補正するためにフィルタリング処理を行う。なお、図９に示すフィルターとは異なる特性のフィルターを重畳することにより、最終的に得られる画像にシャープネス効果を施すことも可能である。二値画像決定手段５は、多値画像ｇ（Ｘ）および画像予測手段３で予測された予測画像ｂ´（Ｘ）双方を視覚特定補正手段４で処理した時の知覚画像ｂ´（Ｘ）、ｂ´´（Ｘ）の視覚的な差が小さくなるように二値画像記憶部２２に記憶された二値画像を決定するもので、コスト算出部５１、候補パターン発生部５２、二値画像選択部５３を有する。

また、二値画像決定手段５は、ｎ×ｍ画素の領域を互いに重なりを持ってずらしながら、二値画像を決定する。ここで、ずらし量ｄｎ、ｄｍは、ｎ×ｍ画素の対象領域に対して、ｄｎ＜ｎ、ｄｍ＜ｍの関係とする。互いに重なりをもってずらすことにより、最適な二値画像を得ることができる。例えばｎ＝ｍ＝３としてｄｎ＝ｄｍ＝１とすると、画素数分だけ処理を行う必要がある。このため、精度は良いが処理時間がかかってしまう。また、ｄｎ＝ｄｍ＝２とすると、誤差は多少大きくなりますが処理時間は１／４ですむため、処理を高速化することができる。また、ｄｎ＝ｄｍ＝３とすると、処理時間は１／９にるが、誤差が大きすぎる。このため、互いに処理領域が互いに重なりを持った範囲でずらせば、精度を保ったまま高速化できる。ここでは、所定領域を互いに重なりを持たせてずらしながら処理する例について説明したが、重なりを持たせることなく処理するようにしてもよい。

コスト算出部５１は、上記式（３）で示したコスト関数を用いて、多値画像ｇ（Ｘ）および画像予測手段３で予測した予測画像ｂ´（Ｘ）双方を視覚画像予測手段４で処理した時の知覚画像ｇ´（Ｘ）、ｂ´´（Ｘ）の視覚的な差（コスト）を算出する。候補パターン発生部５２は、ｎ×ｍ（所定）画素の領域で可能な画像候補パターン（ビットパターン）を順次発生させる。候補パターン発生部５２で発生された画像候補パターンは二値画像記憶部２２へ入力され、二値画像の候補となる。候補パターン発生部５２は、図１０に示す３×３の画素対象領域部分の候補パターンを生成し、７×７（色材転写確率の算出範囲）の残りの領域は、元画像の値を使う。コスト算出部５１で、７×７の元画像のパターンを評価して、候補パターン発生部５２で次のパターンに切り替えて評価することを繰り返し行い、３×３の全パターンを評価する。最終的にコストがもっと小さかった候補パターンを二値画像記憶部２２の二値画像ｂ（Ｘ）として選択する。

二値画像選択部５３は、視覚的な差を考慮して候補パターン発生部５２が発生した複数の画像候補パターンの中から二値画像に用いる画像候補パターンを選択する。

次に、本実施例に係る画像処理装置に処理の流れについて説明する。なお、本動作例では部分最適化法を用いた場合について説明する。二値画像ｂ（Ｘ）を、例えばｋ×ｌ画素の画像とすると、全画素数がｋｌ画素となり、全ての画素の「０」、「１」の組み合わせは２^kl通りとなる。全ての組み合わせについて、上記式（３）のコスト関数を計算するには実現可能な時間では終わらない。そこで、部分最適化法を用いる。部分最適化法はｋ×ｌ画素の一部ｎ×ｍの対象領域を抜き出し、最適なビットパターンを求める手法である。対象領域をずらしながら最適化を画像全体に繰り返し行うことより画像全体の最適化を行う。なお、本実施例ではｎ×ｍの対象領域を３×３画素とした。３×３画素の領域では２⁹＝５１２通りのビットパタ−ンが存在する。従って、候補パターン発生部５２が５１２通りの候補パターンを順次発生させる。

候補パターン発生部５２は、発生させた候補パターンを二値画像記憶部２２へ送る。周波数フィルター重畳部３１は、二値画像記憶部２２に記憶した二値画像ｂ（ｘ）に図３で示すＬＢＦＳフィルターを用いて５×５画素のフィルタリング処理を行って図５で示したレーザー光量分布を求める。転写確率算出部３２は、レーザー光量分布に図６で示したＳｉｇｍｏｉｄ型の非線形関数を用いて非線形変換を行って図７で示した色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）を求める。転写確率算出部３２は、３×３画素の対象領域に対して、非線形変換を行うことにより、図１０に示す７×７画素の領域の色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）が求まる。転写確率算出部３２は、７×７画素の領域で色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）が３０〜７０％の間の画素を含む場合、この７×７の画素に対して次の処理を行わないため、候補パターン発生部５２に通知し、フィルター重畳部３１は次の候補パターンの処理を行う。

一方、知覚画像予測部４２は、７×７画素の領域で色材転写確率ｐｒｏｂ（Ｘ）が３０〜７０%の間の画素を含まない場合、視覚画像予想部４２で図９で示した９×９のＧａｕｓｓｉａｎフィルターを重畳して式（２）に示した知覚画像ｂ´´（Ｘ）を得る。ここで、７×７の領域で知覚画像ｂ´´（Ｘ）が求まっているため、視覚画像予想部４２で９×９のＧａｕｓｓｉａｎフィルターを重畳すると１５×１５画素の領域の値が影響を受ける。また、視覚画像予想部４１は、あらかじめ多値画像記憶部２１に記憶された多値画像ｇ（Ｘ）に図９に示したＧａｕｓｓｉａｎフィルターを重畳して式（１）で示した知覚画像ｇ（Ｘ）´を得ている。

コスト算出部５１は、上記式（３）を用いて、この１５×１５画素の領域で両者知覚画像ｇ´（Ｘ）、ｂ´´（Ｘ）の差の二乗和を計算してコスト求める。候補パターン発生部５２は、次の候補パターンを二値画像記憶部２２に送る。上記処理を繰り返し、５１２全てのビットパターンに対してコスト関数を求める。二値画像選択部５３は、５１２全ての画像候補パターンの中からコスト関数が最小な画像候補パターンを二値画像ｂ（Ｘ）として選択する。次に、対象領域を１画素ずらして同様の操作を行う。画像全体に、同様の処理を行い、最終的にすべての画素でビットパターンが更新されなくなった状態で計算を終了し、最適な二値画像ｂ（Ｘ）を得ることができる。

図１１は本実施例の画像処理装置１により得た二値画像ｂ（Ｘ）を示す図である。この二値画像ｂ（Ｘ）は二値画像記憶部２２に記憶されたものである。この二値画像ｂ（ｘ）が電子機器６で出力される際の予測画像ｂ´（ｘ）を図１２に示す。この図１２に示す予測画像ｂ´（Ｘ）は出力画像予測部３３で予測されたものである。

本実施例によれば、乾式電子写真方式のプリンターやオフセット印刷における製版プリンターで出力した時の出力画像を予測して、人の目でその画像を観察した時に入力多値画像との視覚的誤差を最小になるように、ハーフトーン画像を構成するので高画質化が期待できる。

本実施例では、対象領域を１画素ずつずらしたが、２画素ずつずらすことにより計算量を１／４に減らすことも可能である。さらに対象領域を９×９の領域に限ったが、対象領域を大きく取れば、より最適な画像を得ることが出来る反面、候補となるビットパターンが増えるために計算時間が増大する。また、本実施例では、ビットパターンが更新されなくなるまで計算を繰り返し行うが、コスト関数に基準を設けて、基準を上回る画素がなくなった時点で計算を終了することにより、より高速な処理を行うことができる。また、計算の繰り返し数に上限を設けることも、処理の高速化に有効である。

また、本実施例では、レーザー光の有効半径が二値画像の画素サイズより大きい事を想定しているが、レーザー光を絞り込んで二値画像の画素サイズと同程度にする、あるいは画素サイズをレーザー光の光量の有効半径と同程度にすることにより、各画素は独立に制御することが可能になる。この時、二値画像と紙等メディア上に再現される画像は同じになり、本方法を用いて最適な二値画像を得ることも可能である。

また、図１で示した各手段は、例えばプログラムにより作成されており、これが所定の記憶装置から読み出されてＣＰＵ（中央演算処理装置）等の演算部で実行されることで実現されるものである。従って、本発明による上記した各手段を実現するプログラムは、画像を紙などの記録媒体に出力する手段を有する画像形成装置に組み込むことも、一般的なパーソナルコンピュータ等に組み込むことも可能である。尚、一般的なパーソナルコンピュータに組み込む際は、画像処理を目的としたアプリケーションの一機能として組み込むことも可能である。

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。例えば、本実施例では、画像予測手段３で乾式電子写真方式のプリンターを想定して説明を行ったが、これに限るものではなく本発明はオフセット印刷用の製版プリンター等に対しても、適当な予測手段を構成することにより有効に作用する。

本実施例に係る画像処理装置のブロック図である。 本実施例に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。 ＬＢＳＦフィルターを表す図である。 出力二値画像のビットパターンを表す図である。 出力二値画像によるレーザービームの光量分布の結果を示す図である。 Ｓｉｇｍｏｉｄ型の非線形関数を表す図である。 レーザー光量分布をＳｉｇｍｏｉｄ型の非線形関数を用いて非線形変換して求めた色材転写確率を表す図である。 図７で示した色材転写確率に基づき予測した予測出力画像を表す図である。 視覚特性補正フィルターを表す図である。 色材転写確率の算出範囲を示す図である。 画像処理装置１により得た二値画像ｂ（Ｘ）を示す図である。 二値画像ｂ（ｘ）が電子機器で出力される際の予測画像ｂ´（ｘ）を示す図である。

符号の説明

１ 画像処理装置
２ 画像記憶手段
２１ 多値画像記憶部
２２ 二値画像記憶部
３ 画像予測手段
３１ フィルター重畳部
３２ 転写確率算出部
３３ 出力画像予測部
４ 視覚画像予測手段
４１、４２ 視覚画像予測部
５ 二値画像決定手段
５１ コスト算出部
５２ 候補パターン発生部
５３ 二値画像選択部
６ 出力機器

Claims (8)

1. ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する画像処理装置において、
   所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定手段と、
   前記二値画像決定手段によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測手段と、
   前記多値画像および前記画像予測手段が予測した各画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測手段と、を有し、
   前記二値画像決定手段は、前記視覚画像予測手段が予測した多値画像と画像との視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記周波数フィルターは、Ｇａｕｓｓｉａｎフィルターであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記非線形変換は、Ｓｉｇｍｏｉｄ型の関数変換であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記二値画像決定手段は、所定領域をずらしながら画像全体に対して処理することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記二値画像決定手段は、前記所定領域を互いに重なりを持たせてずらしながら画像全体に対して処理することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記二値画像決定手段は、前記確率が下限規定値及び上限規定値の間となる画素を含むパターンを用いないことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する画像処理方法において、
   所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定工程と、
   前記二値画像決定工程によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測工程と、
   前記多値画像および前記画像予測工程が予測した画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測工程と、を有し、
   前記二値画像決定工程は、前記視覚画像予測工程が予測した多値画像と画像と視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とする画像処理方法。
8. ハーフトーニングにより多値画像から二値画像を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   所定の画素の領域で前記二値画像の画像候補パターンを順次発生させる二値画像決定処理と、
   前記二値画像決定処理によって発生した各画像候補パターンに周波数フィルターをそれぞれ重畳し、前記周波数フィルターを重畳した後の各画像候補パターンに対して非線形変換を行って前記二値画像の各画素の色材が記録媒体に転写される確率をそれぞれ算出することにより、前記二値画像が記録媒体上に構成された時の画像を予測する画像予測処理と、
   前記多値画像および前記画像予測処理が予測した画像に、視覚特性補正フィルターをそれぞれ重畳することにより、人の視覚特性を通して観察した時の画像をそれぞれ予測する視覚画像予測処理と、を前記コンピュータに実行させ、
   前記二値画像決定処理は、前記視覚画像予測処理が予測した多値画像と画像と視覚的な差を、画像候補パターンごとに該両画像の差の二乗和を計算することにより順次算出し、前記視覚的な差が最小となる画像候補パターンを、前記二値画像に利用する画像候補パターンとして選択することを特徴とするプログラム。

Images