JP4731595B2 - 画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム、記録媒体及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する拡散処理を施して中間調の出力画像を生成する画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体及び画像処理方法に関する。

近年、ＯＡ機器のデジタル化が急速に進展し、またカラー画像出力の需要が増したことにより、電子写真方式のデジタルカラー複写機、及びインクジェット方式又は熱転写方式のカラープリンタ等の出力機器が広く一般に普及している。例えば、デジタルカメラ若しくはイメージスキャナ等の入力機器から入力された画像、又はコンピュータで作成された画像がこれらの出力機器を用いて出力されている。これらの出力機器においては、一般に入力機器から入力される入力画像の階調数に比べて出力可能な階調数が少ないため、入力画像に対して、擬似階調再現処理を行っている場合が多い。

擬似階調再現処理の１つの手法として、誤差拡散処理がある。誤差拡散処理は、濃淡部分を有する入力画像の特徴を維持しながら、入力画像が有する階調レベルを下げて擬似的な中間調で再現した出力画像を生成する擬似中間処理である。そして、種々の条件の入力画像に対して最適な出力画像が得られるような画像処理方法が提案されている。

例えば、入力された多階調画像から抽出される領域データ、変倍率データ、画素の平均濃度データの少なくとも１つのデータに応じて誤差拡散パラメータを設定する設定回路を備え、縮小処理の場合には、再生画像において濃度を下げるような誤差拡散パラメータを設定し、拡大処理の場合には、誤差がなるべく発生しないように閾値及びリミッタを調整するか、あるいは誤差を拡散させずに単純２値化を行うような誤差拡散パラメータを設定することで高品位の再生画像を得ることができる画像処理方法が開示されている（特許文献１参照）。
特開平９−２４７４４７号公報

しかしながら、特許文献１の画像処理方法にあっては、網点領域の平均濃度や変倍率は考慮されているものの、網点の線数については考慮されていない。一般に、原稿などの印刷物は、様々な線数の網点を用いて印刷されている。これらの原稿をスキャナ等で読み取った後、電子写真方式やインクジェット方式などの画像形成装置で変倍処理を施して出力する場合に、同じ変倍率で画像を出力するときでも、原稿の線数が高い（多い）ものと低い（少ない）ものとでは網点のぼやけ具合やモアレの具合が異なる。

例えば、変倍率１００％であれば６５線の網点の場合も、１７５線の網点の場合も比較的ぼやけは少ない。また、６５線の網点の場合であれば変倍率５０％で変倍処理しても網点のぼやけは比較的少ない。しかし、１７５線の網点を有する原稿を変倍率５０％で変倍処理した場合には、網点の様態を判別することができないほどにぼやけが生じ、連続階調のような画像になってしまう。そして、このような画像に対して、網点画像や網点領域に適した拡散係数を用いて誤差拡散処理を施しても、連続階調の画像や連続階調の領域に対して誤差拡散処理した場合と同様な画像となり、粒状性が著しく低下するという問題がある。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、変倍率や網点線数に応じて粒状性の低下を抑制して高画質の画像を得ることができる画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体及び画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成する画像処理装置において、誤差拡散処理のための拡散係数の組を複数記憶する記憶手段と、入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定する網点線数特定手段と、入力画像を所要の変倍率で変倍する変倍手段と、前記網点線数特定手段で特定した網点線数及び前記変倍手段で変倍された入力画像の変倍率に応じて、前記記憶手段に記憶した拡散係数の組の中から、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記網点線数特定手段で特定した網点線数を所定の線数閾値により、少なくとも低線数及び高線数に分類する線数分類手段と、前記変倍手段で変倍された入力画像の変倍率を所定の倍率閾値により、少なくとも低倍率及び高倍率に分類する倍率分類手段とを備え、前記選択手段は、前記線数分類手段及び前記倍率分類手段での分類結果の組み合わせに応じて、拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記選択手段は、前記線数分類手段で中線数又は高線数に分類され、かつ前記倍率分類手段で低倍率に分類された場合、画素毎に異なる拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記選択手段は、前記線数分類手段で低線数に分類された場合、あるいは前記線数分類手段で中線数又は高線数に分類され、かつ前記倍率分類手段で中倍率又は高倍率に分類された場合、画素毎に同一の拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像の画素値に基づいて、少なくとも文字領域、網点領域、又は写真領域のいずれの領域であるかを判定する領域判定手段を備え、前記選択手段は、前記領域判定手段での判定結果に応じて、拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像形成装置は、前述の発明のいずれか１に係る画像処理装置と、該画像処理装置で生成された出力画像をシート上に形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成するための手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定する網点線数特定手段と、入力画像を所要の変倍率で変倍する変倍手段と、特定した網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、誤差拡散処理のための、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を決定する決定手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の発明に係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成する画像処理装置による画像処理方法おいて、誤差拡散処理のための拡散係数の組を複数記憶しておき、入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定し、入力画像を所要の変倍率で変倍し、特定された網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、記憶した拡散係数の組の中から、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を選択することを特徴とする。

本発明にあっては、複数の画素で構成される入力画像の各画素（注目画素）を所定の方向に走査し、注目画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を拡散係数の組を用いて注目画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施す際に、入力画像の画素値に基づいて特定した網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を選択する。これにより、入力画像に施される変倍処理の変倍率だけでなく、入力画像が有する網点線数も考慮して最適な拡散係数を用いて誤差拡散処理を行うことができる。そして、網点線数の高低の度合い及び変倍率の高低の度合いに応じて、網点の再現に適した拡散係数を用いるとともに、入力画像の網点がぼやけてしまった領域に対しては、連続階調の画像の再現に適した拡散係数を用いて、網点領域の画質劣化を防止して粒状性の低下を抑制することができる。

本発明にあっては、特定した網点線数を所定の線数閾値により、少なくとも低線数及び高線数に分類するとともに、変倍された入力画像の変倍率を所定の倍率閾値により、少なくとも低倍率及び高倍率に分類し、両者の分類結果の組み合わせに応じて、拡散係数の組を選択する。例えば、網点線数が１００線以下を低線数、１０１線〜１９９線を中線数、２００線以上を高線数と分類することができる。また、変倍率が５０％以下を低倍率、５１〜１５０％を中倍率、１５１％以上を高倍率と分類することができる。なお、中線数や中倍率を省略してもよい。これにより、網点線数の高低の度合いと変倍率の高低の度合いとを簡単な構成に分類し、その分類に応じた適切な拡散係数を用いて誤差拡散処理を行うことができる。

本発明にあっては、中線数又は高線数に分類され、かつ低倍率に分類された場合（この分類を網点領域２と称する）、画素毎（注目画素毎）に異なる拡散係数の組を選択する。例えば、乱数発生器が発生する乱数に対応付けて異なる拡散係数の組を決めておき、注目画素毎に乱数発生器で発生した乱数に応じてランダムに拡散係数の組を選択する。拡散係数を注目画素毎にランダムに選択した（切り換えた）場合、拡散係数を固定した場合と比較して、量子化済みの各画素から集積される誤差の割合が変動する。同様に、色成分毎に別々の乱数で拡散係数を選択した場合も、色成分毎に量子化済みの各画素から集積される誤差の割合が変動する。このため、出力画像の階調度合い（量子化値）も変動するため、網点線数が中線数又は高線数であり、かつ低倍率で変倍処理されたために網点がぼやけてしまった画像（領域）において、例えば、画素値の高い部分にドットの印字が続けて行われることを抑制して過剰なドットの重なりを抑制することができ、網点領域の画質劣化を抑制して粒状性の低下を抑制することができる。

本発明にあっては、低線数に分類された場合、あるいは中線数又は高線数に分類され、かつ中倍率又は高倍率に分類された場合（これらの分類を網点領域１と称する）、画素毎に同一の拡散係数の組を選択する。拡散係数の組を固定することにより、拡散係数の組を画素毎にランダムに切り換えた場合と比較して、量子化済みの各画素から集積される誤差の割合は一定であるため、入力画像中の網点間の画素値が低い部分にドットが印字されることを抑制するとともに、網点の画素値が高い部分にドットを印字することができ、網点領域の画質劣化を抑制して粒状性の低下を抑制することができる。

本発明にあっては、入力画像の画素値に基づいて、少なくとも文字領域、網点領域、又は写真領域のいずれの領域であるかを判定し、判定結果に応じて拡散係数の組を選択する。例えば、網点領域であると判定した場合には、網点線数及び変倍率に応じて、拡散係数を選択する。これにより、網点領域であると判定された領域だけ網点線数及び変倍率に応じた拡散係数を用いて処理することができ、処理労力を低減し処理時間を短縮することができる。

本発明にあっては、画像形成装置は、前述の本発明に係る画像処理装置を備えることにより、変倍率や網点線数に応じて粒状性の低下を抑制して高画質の画像をシート上に形成することができる。

本発明によれば、変倍率や網点線数に応じて粒状性の低下を抑制して高画質の画像を得ることができる。

以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。画像形成装置１００（例えば、デジタルカラー複写機や複合機能、プリンタ機能、ファックスや電子メール配信機能を備えた複合機）は、画像読取装置としてのカラー画像入力装置１、画像処理装置としてのカラー画像処理装置１０、画像形成手段としてのカラー画像出力装置２、各種操作を行うための操作パネル３などを備える。カラー画像入力装置１で原稿を読み取ることにより得られたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号の画像データは、カラー画像処理装置１０へ出力され、カラー画像処理装置１０で所定の処理が行われ、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置２へ出力される。

カラー画像入力装置１は、例えば、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像をＲＧＢのアナログ信号としてＣＣＤにて読み取り、読み取ったＲＧＢ信号をカラー画像処理装置１０へ出力する。また、カラー画像出力装置２は、原稿の画像データを記録紙上に出力する電子写真方式やインクジェット方式などを用いた画像形成手段である。また、カラー画像出力装置２は、ディスプレイ等の表示装置であってもよい。

図１に示すように、カラー画像処理装置１０は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、網点線数特定手段としての網点線数認識部１３、原稿種別判別部１４、入力階調補正部１５、領域分離処理部１６、色補正部１７、黒生成下色除去部１８、変倍部１９、空間フィルタ処理部２０、出力階調補正部２１、及び階調再現処理部２２などを備えている。

Ａ／Ｄ変換部１１は、カラー画像入力装置１から入力されたＲＧＢ信号を、所定のビット数のデジタル信号に変換し、変換後のＲＧＢ信号をシェーディング補正部１２へ出力する。

シェーディング補正部１２は、入力されたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系などで生じた各種の歪みを取り除く補正処理を行う。また、シェーディング補正部１２は、カラーバランスの調整を行う。

原稿種別判別部１４は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号などカラー画像処理装置１０に採用されている画像処理システムが扱い易い信号に変換するとともに、入力画像（原稿画像）が、文字原稿であるか、印刷写真原稿であるか、印画紙写真原稿であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿や文字／印画紙写真原稿であるかなどの原稿種別の判別を行う。

原稿種別判別部１４は、入力画像（原稿画像）の種別を示す原稿種別信号を、入力階調補正部１５、領域分離処理部１６、色補正部１７、黒生成下色除去部１８、空間フィルタ処理部２０、出力階調補正部２１及び階調再現処理部２２へ出力する。また、原稿種別判別部１４は、原稿種別の判別結果に基づいて、網点領域を示す網点領域信号を、網点線数認識部１３へ出力する。なお、原稿種別判別方法の詳細は後述する。

網点線数認識部１３は、原稿種別判別部１４で判別された網点領域に対して網点線数の算出（特定）を行う。なお、操作パネル３上で、ユーザが手動で原稿種別を選択又は設定した場合には、選択又は設定された原稿種別を優先して網点線数認識部１３での処理を行ってもよく、あるいは、操作パネル３で選択又は設定された原稿種別と原稿種別判別部１４で判別した原稿種別とを比較して、いずれかの原稿種別を用いることもできる。なお、網点線数の認識処理の詳細は後述する。

入力階調補正部１５は、下地濃度の除去又はコントラストなど画質調整処理を施し、処理後のＲＧＢ信号を領域分離処理部１６へ出力する。

領域分離処理部１６は、入力されたＲＧＢ信号に基づき、入力された画像中の各画素が、例えば、下地領域、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるかを判定し領域分離を行う。領域分離処理部１６は、判定結果（分離結果）に基づいて、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を色補正部１７、黒生成下色除去部１８、空間フィルタ処理部２０及び階調再現処理部２２へ出力する。また、領域分離処理部１６は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部１７へ出力する。なお、領域分離処理の詳細は後述する。

色補正部１７は、色を忠実に再現するために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。処理方法としては、入力側のＲＧＢ信号と出力側のＣＭＹ信号の対応関係をＬＵＴ（ルックアップ・テーブル）として格納しておく方法、あるいは、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値を（Ｃ、Ｍ、Ｙ）の値に変換する変換行列を用いるカラーマスキング法などがある。

例えば、カラーマスキング法を用いる場合には、あるＣＭＹデータを、カラー画像出力装置２に与えた場合に出力される色のＬ^* ａ^* ｂ^* 値（ＣＩＥ１９７６Ｌ^* ａ^* ｂ^* 信号（ＣＩＥ：Commission International de l’Eclairage；国際照明委員会、また、Ｌ^* ：明度、ａ^* 、ｂ^* ：色度））と同じＬ^* ａ^* ｂ^* をもつカラーパッチを、カラー画像入力装置１に読み込ませたときのＲＧＢデータと、カラー画像出力装置３に与えたＣＭＹデータの組を多数用意し、それらの組合せより上述の変換行列の各係数を算出し、算出した係数を用いて色補正処理を行う。より精度を高めたい場合は、二次以上の高次の項を加えることができる。

黒生成下色除去部１８は、色補正部１７から入力されたＣＭＹ信号に基づいて、Ｋ（黒）信号を生成するとともに、入力された３色のＣＭＹ信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、生成した４色のＣＭＹＫ信号を変倍部１９へ出力する。

黒生成下色除去部１８における処理の一例を示す。例えば、スケルトンブラックによる黒生成を行う処理の場合、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙとし、出力されるデータをＣ′、Ｍ′、Ｙ′、Ｋ′とし、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理により出力されるデータ夫々は、Ｋ′＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）｝、Ｃ′＝Ｃ−αＫ′、Ｍ′＝Ｍ−αＫ′、Ｙ′＝Ｙ−αＫ′で表される。

変倍部１９は、ユーザの操作により操作パネル３より入力される信号に基づいて入力画像の拡大処理や縮小処理を行う。変倍処理は、主走査方向、副走査方向とも補間演算による処理を行ってもよく、あるいは副走査方向については光学的に処理を行い、主走査方向のみを補間演算による処理を行う構成でもよい。なお、変倍率が５０％以下を低倍率、５１〜１５０％を中倍率、１５１％以上を高倍率と分類することができるが、具体的な数値は、これらに限定されるものではない。

空間フィルタ処理部２０は、変倍部１９から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、領域識別信号に基づいたデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像データの空間周波数特性が補正され、カラー画像出力装置２における出力画像のぼやけ、又は粒状性劣化を防止する。なお、階調再現処理部２２も、領域識別信号に基づいてＣＭＹＫ信号の画像データに対して空間フィルタ処理部２０と同様の処理を行う。

出力階調補正部２１は、空間フィルタ処理部２０から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、カラー画像出力装置２の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、出力階調補正処理後のＣＭＹＫ信号を階調再現処理部２２へ出力する。

階調再現処理部２２は、出力階調補正部２１から入力されたＣＭＹＫ信号の画像データに対し、領域識別信号に基づいて、最終的に画像が擬似的に階調を再現できるように階調再現処理（中間調の生成）を施すものである。なお、階調再現処理の詳細は後述する。

空間フィルタ処理部２０及び階調再現処理部２２の処理について説明する。例えば、領域分離処理部１６において文字に分離された領域は、特に黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２０の空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数成分の強調量を大きくする。同時に、階調再現処理部２２においては、高周波数成分の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。

また、領域分離処理部１６において網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部２０は、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。そして、階調再現処理部２２は、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現すべく階調再現処理（中間調生成）を施す。ただし、ローパス・フィルタ処理を施すのは、原稿の網点による一定の周期的な特性を持った画像データとディザ処理のような周期的な処理との間で発生するモアレを抑制するためである。階調再現処理にディザ処理のような周期的な処理でない誤差拡散処理などを行う場合は、網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理は行わず、網点成分を可能な限り再現できるように、空間フィルタ処理をスルーさせたり（禁止したり）、鮮鋭強調処理で高周波成分を強調する。

また、領域分離処理部１６において写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。

操作パネル３は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示部と設定ボタン等の操作部とが一体化されたタッチパネル等により構成され、操作パネル３より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置１、カラー画像処理装置１０、カラー画像出力装置２の動作が制御される。なお、以上の各処理は、図示していないＣＰＵ（Central Processing Unit：制御手段）により制御される。

カラー画像処理装置１０は、階調再現処理部２２で処理された画像データ（ＣＭＹＫ信号）を記憶部（不図示）に一旦記憶し、画像形成をする所定のタイミングで記憶部に記憶した画像データを読み出し、読み出した画像データをカラー画像出力装置２へ出力する。なお、カラー画像出力装置２は、画像を記録媒体（例えば紙等）上に出力するものであり、例えば、電子写真方式又はインクジェット方式のカラー画像出力装置等であるが、これらに限定されるものではない。

次に、領域分離処理について説明する。領域分離処理は、例えば、注目画素を含むｎ×ｍの画素ブロック（例えば、１５×１５）における最小濃度値（最小画素値）と最大濃度値（最大画素値）の差分である最大濃度差と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出し、予め定められている複数の閾値と比較することにより、各画素を下地領域、写真領域（連続階調領域）、文字領域、又は網点領域に分離する。

下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため、最大濃度差及び総和濃度繁雑度は、ともに非常に小さくなる。また、写真領域の濃度分布は、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和濃度繁雑度は、ともに小さくなるが、下地領域に比較して大きくなる。また、網点領域の濃度分布は、網点により最大濃度差は様々であるが、総和濃度繁雑度は網点の数だけ濃度変化が生じているので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。従って、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合、網点領域であると判定する。文字領域の濃度分布は、最大濃度差が大きく、それに伴って総和濃度繁雑度も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和濃度繁雑度は小さくなる。従って、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合、文字領域であると判定する。

算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値との比較を行い、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さい場合、注目画素は下地／写真領域であると判定し、そうでない場合は文字／網点領域であると判定する。下地／写真領域であると判断された場合、算出された最大濃度差と下地・写真判定閾値との比較を行い、最大濃度差の方が小さい場合は下地領域であると判定し、最大濃度差の方が大きい場合は写真領域であると判定する。文字／網点領域であると判断された場合、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差及び文字・網点判定閾値の積算値との比較を行い、総和濃度繁雑度の方が小さい場合は、文字領域であると判定し、総和濃度繁雑度の方が大きい場合は、網点領域であると判定することができる。

次に、原稿種別の判別方法について説明する。原稿種別の判別は、例えば、注目画素を含むｎ×ｍの画素ブロックにおける最小濃度値、及び最大濃度値を算出する。そして、算出した最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出するとともに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出する。そして、算出した最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び算出した総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値との比較を行う。

そして、最大濃度差＜最大濃度差閾値＆総和濃度繁雑度＜総和濃度繁雑度閾値、の条件を満たす場合には、注目画素は下地・印画紙領域であるとし、上記条件を満たさない場合には、注目画素は文字・網点領域であるとする。下地・印画紙領域において、最大濃度差＜下地・印画紙判定閾値、の条件を満たす場合には、下地領域であるとし、上記条件を満たさない場合には、印画紙領域であるとする。また、文字・網点領域において、総和濃度繁雑度＜最大濃度差×文字・網点判定閾値、の条件を満たす場合には、文字領域であるとし、上記条件を満たさない場合には、網点領域であるとする。

そして、判別された画素数を計数し、予め定められている下地領域、印画紙領域、網点領域及び文字領域に対する閾値と比較して原稿全体の種別を判別する。例えば、文字領域の比率と網点領域の比率とが、それぞれ閾値以上である場合には、文字／網点原稿（文字印刷写真原稿）であると判別することができる。例えば、文字、網点、印画紙写真の順に検出精度が高いとすると、文字領域の比率が全画素数の３０％以上の場合には文字原稿であると判別し、網点領域の比率が全画素数の２０％以上の場合には網点原稿（印刷写真原稿）であると判別し、印画紙写真領域の比率が全画素数の１０％以上の場合には印画紙写真原稿であると判別することができる。なお、原稿種別の判別は、プレスキャンを行ってもよく、あるいは、ハードディスク等の記憶手段に一旦格納された画像データを用いることもできる。

次に、網点線数の算出（特定）方法について説明する。図２は画像の周波数成分の配置の一例を示す説明図である。図２（ａ）は、例えば、入力画像の任意の注目画素を中心としたｍ×ｎ画素で構成される画素マスクの例を示し、図２（ｂ）は、画素マスクに対して周波数解析処理としてのＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）を施した周波数領域の成分配置を示す。画素マスクのサイズは、ＦＦＴを用いるため、通常は、ｍ、ｎとも２のｋ乗として設定する。図２（ａ）の例では、ｋ＝４として、ｍ＝ｎ＝１６となっている。そして、入力画像から切り出された画素マスクに対してＦＦＴ処理を行う。

図２（ｂ）に示すように、ＦＦＴ処理を行うことにより、実空間領域から周波数領域への変換が行なわれ、２次元スペクトル配置を得ることができる。ＦＦＴ処理のための変換式は、式（１）を用いることができる。この場合、実空間領域を（ｘ、ｙ）、周波数領域を（ｕ、ｖ）とし、入力画像（画素マスク）をＩ（ｘ、ｙ）とし、振幅スペクトル強度をＦ（ｕ、ｖ）としている。

フーリエ変換の振幅スペクトル強度を用いることによって上記マスクごとに周波数特性を得ることができる。図２（ｂ）に示すように、２次元スペクトル配置は、周波数領域（ｕ、ｖ）が、それぞれ８×８で構成される第１象限から第４象限の４つの象限で構成される。そして、左上の矩形の部分は直流成分を表わす。第１象限では、左上から右下に向かって低周波成分に対応する領域から高周波成分に対応する領域へと移っている。

次に、代表的な網点線数を有する画像のＦＦＴ処理結果について説明する。図３は８５線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図であり、図４は８５線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。また、図５は１５０線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図であり、図６は１５０線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。また、図７は２００線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図であり、図８は２００線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。図３、図５、図７において、左上の図は原画像を示し、右上、左下、右下の図は、それぞれ原画像に対するＲプレーン（赤色成分）、Ｇプレーン（緑色成分）、Ｂプレーン(青色成分)の周波数特性（振幅スペクトル強度）の分布を示す。

各色成分の周波数特性において、横軸はｕ（ｕ＝１〜８）であり、縦軸はｖ（ｖ＝１〜８）であり、振幅スペクトル強度を色成分の違いにより示している。図の左上の部分（ｕ＝ｖ＝１）は直流成分を示す。ｕ、ｖが増加する方向、すなわち、左上から右下に向かって低周波成分から高周波成分へと移る。また、図４、図６、図８は、ｕ、ｖ＝１、２…８に対応する周波数成分の大きさ（振幅スペクトル強度）を示している。

例えば、図３に示すように、８５線網点の場合、Ｒプレーンの周波数特性では、（ｕ、ｖ）＝（３、３）において振幅スペクトルが最大となる最大スペクトル点が存在する。また、Ｇプレーンの周波数特性では、（ｕ、ｖ）＝（３、３）において振幅スペクトルが最大となる最大スペクトル点が存在する。また、Ｂプレーンの周波数特性では、（ｕ、ｖ）＝（３、２）において振幅スペクトルが最大となる最大スペクトル点が存在する。

また、図５に示すように、１５０線網点の場合、Ｒプレーン、Ｇプレーン及びＢプレーンそれぞれの周波数特性で、（ｕ、ｖ）＝（４、４）において振幅スペクトルが最大となる最大スペクトル点が存在する。

また、図７に示すように、２００線網点の場合、Ｒプレーン、Ｇプレーン及びＢプレーンそれぞれの周波数特性で、（ｕ、ｖ）＝（５、５）において振幅スペクトルが最大となる最大スペクトル点が存在する。

このように、各網点線数における振幅スペクトル強度の集中している場所は、低線数（例えば、８５線網点）に対しては左上に近いところに、また、高線数（例えば、２００線網点）では右下に近いところに集中する。これは、線数の低い網点は低周波成分を多く含む網点によって構成されており、線数の高い網点は高周波成分を多く含む網点によって構成されていることによる。従って、網点として検出された領域の周波数特性を求め、網点に含まれる周波数成分を算出することによって網点線数を求めることが可能となる。

図９は周波数特性による網点線数の判定方法を示す説明図である。上述のとおり、原画像に対する周波数領域での周波数特性の分布状況によって網点線数を判定することができる。図９に示すように、周波数領域を直流成分の領域を除く３つの領域Ａ０、Ａ１、Ａ２に区分する。領域Ａ０は、低周波数成分側の領域であって、３×３の周波数領域から直流成分の領域を除外したものである。また、領域Ａ１は、領域Ａ０に隣接し、Ｌ字状の領域であり、領域Ａ２は、高周波数成分側の領域であって、領域Ａ０、Ａ１を除く他の領域である。

そして、振幅スペクトル強度を領域Ａ０〜Ａ２毎に合計し、合計した値を各領域Ａ０〜Ａ２に含まれる画素数で除算することによって正規化し、正規化した値の最大値が、いずれの領域にあるかに応じて、網点線数の高低を判定する。最大値が領域Ａ０内にある場合には低線数であると判定し、最大値が領域Ａ１内にある場合には中線数であると判定し、最大値が領域Ａ２内にある場合には高線数であると判定する。

この場合、網点線数が１００線以下のものを低線数と設定（分類）し、例えば、新聞、電話帳、チラシなどの原稿から得られる画像などが相当する。また、網点線数が１０１線以上１９９線以下のものを中線数と設定（分類）し、例えば、一般的な印刷物から得られる画像などが相当する。また、網点線数が２００線以上のものを高線数と設定（分類）し、例えば、写真集、（高級品の）カタログなどの原稿から得られる画像などが相当する。

次に、階調再現処理部２２での階調再現処理について説明する。図１０は階調再現処理部２２の構成を示すブロック図である。階調再現処理部２２は、加算器２２１、比較器を有する量子化処理部２２２、減算器を有する量子化誤差算出部２２３、乗算器を有する拡散誤差算出部２２４、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで構成される蓄積誤差格納部２２５、ＲＯＭ（Read Only Memory）などで構成される拡散係数格納部２２６、乱数発生器２２７、ＲＯＭなどで構成される量子化閾値格納部２２８、などを備えている。階調再現処理部２２は、入力画像データで構成される入力画像の注目画素（処理対象の画素）を所定の方向に走査し、走査した注目画素毎に所定の処理を行う。

階調再現処理部２２に入力される入力画像データの各画素は、ＣＭＹＫの４つの色成分から構成されており、色成分毎に誤差拡散法を用いた中間調生成が行われる。このため、共通の回路により誤差拡散処理を色成分毎に順番に行うこともでき、あるいは、ＣＭＹＫの各色成分の誤差拡散処理を夫々別の回路で並列的に行うこともできる。なお、各色成分の誤差拡散処理は、同様の処理が行われるため、以下の説明では１つの色成分に対する処理について説明し、他の色成分に対する処理については異なる点だけ説明する。

加算器２２１は、注目画素の画素値（濃度値）に、蓄積誤差格納部２２５から取得した注目画素の位置に対応する蓄積誤差（拡散誤差）を加算し、蓄積誤差が加算された画素値を量子化処理部２２２及び量子化誤差算出部２２３へ出力する。

量子化処理部２２２は、入力された画素値（蓄積誤差が加算された画素値）と、量子化閾値格納部２２８に格納（記憶）された量子化閾値とを比較して量子化を行い、量子化値を出力画像データとして出力する。また、量子化処理部２２２は、算出した量子化値を量子化誤差算出部２２３へ出力する。

図１１は量子化の一例を示す説明図である。例えば、入力画像の階調数が０〜２５５であるとし、量子化閾値を１８、５５、９１、１２８、１６４、２０１、２３７とする。そして、量子化閾値に基づいて、入力画像の階調数０〜２５５を８個の量子化値（例えば、０、３６、７３、１０９、１４６、１８２、２１９、２５５）に量子化する。

入力画像の各画素の階調数が、例えば、０〜２５５の２５６階調である場合、量子化閾値を、１８、５５、９１、１２８、１６４、２０１、２３７とすることにより、階調数を８個の量子化値０、３６、７３、１０９、１４６、１８２、２１９、２５５に量子化することができる。図１１に示すように、画素値が０の場合、量子化閾値１８以下であるので量子化値は０となる。また、画素値（濃度値）が１９〜５５の場合、量子化値は３６となる。以下、同様に各画素の画素値に応じて量子化値を求めることができる。

量子化値が０の場合、出力画像の階調が０、すなわち、出力がなくドットの印字が行われない。また、量子化値が大きくなるにつれて、出力画像の階調度合いが高くなる。

量子化誤差算出部２２３は、量子化処理部２２２から入力された量子化値と、加算器２２１から入力される画素値との誤差（量子化誤差）を算出し、算出した量子化誤差を拡散誤差算出部２２４へ出力する。

拡散誤差算出部２２４は、量子化誤差算出部２２３から入力された量子化誤差と、拡散係数格納部２２６から取得した誤差拡散マトリクスの各拡散係数（拡散係数の組）とに基づいて、注目画素の周辺画素であって量子化処理が未処理の各画素に拡散する拡散誤差を算出する。拡散誤差算出部２２４は、算出した拡散誤差を蓄積誤差格納部２２５に格納する。

拡散係数格納部２２６には、複数組の拡散係数（複数の誤差拡散マトリクス）が格納されており、拡散誤差算出部２２４が使用する拡散係数の組は、網点線数、領域識別信号、変倍率及び乱数発生器２２７が画素（注目画素）毎に発生する乱数に応じて選択される。

本実施の形態では、網点線数認識部１３で特定した網点線数を所定の線数閾値により低線数、中線数及び高線数に分類するとともに、変倍部１９で変倍された入力画像の変倍率を所定の倍率閾値により低倍率、中倍率及び高倍率に分類し、両者の分類結果の組み合わせに応じて、拡散係数の組を選択する。

図１２は網点線数と変倍率とによる分類例を示す説明図である。図１２に示すように、例えば、網点線数が１００線以下を低線数、１０１線〜１９９線を中線数、２００線以上を高線数と分類することができる。また、変倍率が５０％以下を低倍率、５１〜１５０％を中倍率、１５１％以上を高倍率と分類することができる。

そして、低線数に分類された場合、あるいは中線数又は高線数に分類され、かつ中倍率又は高倍率に分類された場合を１つの分類としてまとめ、この分類を網点領域１と称する。また、中線数又は高線数に分類され、かつ低倍率に分類された場合を１つの分類としてまとめ、この分類を網点領域２と称する。これにより、網点線数の高低の度合いと変倍率の高低の度合いとを簡単な構成に分類し、その分類に応じた適切な拡散係数を用いて誤差拡散処理を行うことができる。

そして、拡散係数格納部２２６に入力された網点線数及び変倍率が、網点領域１に属する場合は、すなわち、網点線数が低線数である場合、あるいは網点線数が中線数又は高線数であって、かつ変倍率が中倍率又は高倍率である場合には、注目画素が変わっても同一の拡散係数の組を選択する。

図１３は網点領域１で使用する拡散係数の組の一例を示す。拡散係数の組、すなわち、誤差拡散マトリクスは、例えば、注目画素（図中、＊印）に対して、右の画素（次に走査される画素）、左下の画素、直下の画素、右下の画素（いずれも、注目画素がある注目ラインの次のラインにある画素）の各位置に対応して、７／１６、３／１６、５／１６、１／１６それぞれの拡散係数で構成されている。これにより、注目画素における量子化誤差は、右の画素、左下の画素、直下の画素、右下の画素に対して、量子化誤差の７／１６、３／１６、５／１６、１／１６の値がそれぞれ拡散される。

拡散係数の組を注目画素毎に変化させずに固定することにより、拡散係数の組を画素毎にランダムに切り換えた場合と比較して、量子化済みの各画素から集積される誤差の割合は一定であるため、入力画像中の網点間の画素値が低い部分にドットが印字されることを抑制するとともに、網点の画素値が高い部分にドットを印字することができ、網点領域の画質劣化を抑制して粒状性の低下を抑制することができる。

また、拡散係数格納部２２６に入力された網点線数及び変倍率が、網点領域２に属する場合は、すなわち、網点線数が中線数又は高線数であって、かつ変倍率が低倍率である場合には、画素毎（注目画素毎）に異なる拡散係数の組を選択する。

図１４は網点領域２で使用する拡散係数の組の一例を示す。拡散係数の組、すなわち、誤差拡散マトリクスは、例えば、注目画素（図中、＊印）に対して、右側に隣接する２つの画素、左下側の２ライン上の４つの画素、直下の２ライン上の２つの画素、右下側の２ライン上の４つの画素の各位置に対応して、それぞれの拡散係数で構成されている。なお、拡散係数は、図１４（ａ）〜（ｄ）に示すように、異なる値を有している。これにより、注目画素における量子化誤差は、右側に隣接する２つの画素、左下側の２ライン上の４つの画素、直下の２ライン上の２つの画素、右下側の２ライン上の４つの画素の合計１２の画素に拡散される。この場合、例えば、予め乱数発生器２２７が発生する乱数（例えば、２ビット、０〜３）に対応付けて、図１４（ａ）〜（ｄ）に示す拡散係数の組を決めておき、注目画素毎に乱数発生器２２７で発生した乱数に応じてランダムに拡散係数の組を選択する。

また、乱数発生器２２７を、色成分毎に別々に設けることで乱数発生器毎に乱数を発生させることもでき、あるいは、１つの乱数発生器から色成分毎の乱数を発生させることもできる。これにより、色成分毎に別々の拡散係数の組を選択することができる。

拡散係数を注目画素毎にランダムに選択した（切り換えた）場合、拡散係数を固定した場合と比較して、量子化済みの各画素から集積される誤差の割合が変動する。同様に、色成分毎に別々の乱数で拡散係数を選択した場合も、色成分毎に量子化済みの各画素から集積される誤差の割合が変動する。このため、出力画像の階調度合い（量子化値）も変動するため、網点線数が中線数又は高線数であり、かつ低倍率で変倍処理されたために網点がぼやけてしまった画像（領域）において、例えば、画素値の高い部分にドットの印字が続けて行われることを抑制して過剰なドットの重なりを抑制することができ、網点領域の画質劣化を抑制して粒状性の低下を抑制することができる。

網点線数の分類のための線数閾値、変倍率の分類のための倍率閾値は、以下のようにして予め設定することができる。すなわち、様々な線数の網点原稿画像に対して変倍後の処理画像をディスプレイ等で表示し、あるいは印刷して、どの程度の倍率の場合に網点がわからないくらいぼやけているか、あるいは、いくつかの網点原稿画像に対して、変倍率に対応させていくつかの異なる拡散係数の組を用いて処理し、どの程度の倍率から、いずれの拡散係数の組で処理した出力画像の画質や粒状性が良いかを確認して設定する。

また、領域分離処理部１６からの領域識別信号（領域分離の判定信号）に応じて拡散係数の組を選択することもできる。例えば、網点領域であると判定した場合には、網点線数及び変倍率に応じて、注目画素が網点領域１にあるか網点領域２にあるかに応じて、拡散係数を選択する。これにより、網点領域であると判定された領域だけ網点線数及び変倍率に応じた拡散係数を用いて処理することができ、処理労力を低減し処理時間を短縮することができる。

また、写真領域であると判定した場合には、網点領域２と同様の拡散係数の組を選択し、誤差拡散は、網点領域２の場合と同様に処理される。

また、文字領域であると判定した場合には、別の拡散係数の組を用いることもでき、あるいは、網点領域１の場合と同様の拡散係数の組を選択することもできる。この場合、文字領域に属する画素の誤差拡散は、網点領域１の場合と同様に処理される。また、下地領域であると判定された場合にも、別の拡散係数の組を用いてもよく、あるいは、網点領域２の場合と同じものを選択することもできる。この場合、下地領域に属する画素の誤差拡散は、網点領域２の場合と同様に処理される。

次に、カラー画像処理装置１０の動作について説明する。図１５は階調再現処理部２２（以下、処理部２２という）の誤差拡散処理の手順を示すフローチャートである。なお、誤差拡散処理は、専用のハードウェア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、誤差拡散処理の手順を定めたコンピュータプログラムをロードすることによりＣＰＵでコンピュータプログラムを実行させることにより行うこともできる。

処理部２２は、入力画像の各画素を所定の方向に走査し、注目画素の画素値（濃度値）に注目画素の位置に対応する蓄積誤差（拡散誤差）を加算する（Ｓ１１）。処理部２２は、量子化閾値を用いて、注目画素の量子化値を算出する（Ｓ１２）。

処理部２２は、注目画素の画素値と量子化値との差である量子化誤差を算出する（Ｓ１３）。処理部２２は、注目画素がいずれの分類の領域にあるか分類判定を行い（Ｓ１４）、網点領域１である場合（ステップＳ１４で網点領域１）、固定（一定）の拡散係数の組（誤差拡散マトリクス）を選択する（Ｓ１５）。

一方、網点領域２である場合（ステップＳ１４で網点領域２）、処理部２２は、ランダムに拡散係数の組（誤差拡散マトリクス）を選択する（Ｓ１６）。この場合、網点領域２に代えて、写真領域のような連続階調領域を含めることもできる。

処理部２２は、算出した量子化誤差と選択した拡散係数の組とに基づいて、注目画素の周辺画素であって量子化処理が未処理の各画素に拡散する拡散誤差（蓄積誤差）を算出する（Ｓ１７）。処理部２２は、全ての画素について処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１８）、処理が終了していない場合（Ｓ１８でＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を続け、処理が終了した場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、処理を終了する。

上述の実施の形態では、領域分離結果を用いて誤差拡散処理を行う構成であるが、領域分離結果ではなく、原稿種別の判別結果を用いることもできる。この場合、写真原稿に対して、網点線数と変倍率とに応じて網点領域１、２と同様に分類すればよい。

なお、上述の説明では、網点線数を低線数、中線数及び高線数に分類する例を示したが、分類を簡略化して低線数と高線数の２種類に分類してもよい。また、入力画像の変倍率も、分類を簡略化して低倍率と高倍率の２種類に分類してもよい。

図１６は網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す説明図である。図１６の例では、網点線数を低線数及び高線数に分類する場合を示す。図１６に示すように、網点線数が低線数である場合、あるいは網点線数の高低に係わらず変倍率が中倍率又は高倍率である場合には、注目画素が変わっても同一の拡散係数の組（網点領域１に対する拡散係数）を選択し、網点線数が高線数であって、かつ変倍率が低倍率である場合には、画素毎（注目画素毎）に異なる拡散係数の組（網点領域２に対する拡散係数）を選択するようにしてもよい。

図１７は網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す説明図である。図１７の例では、変倍率を低倍率及び高倍率に分類する場合を示す。図１７に示すように、網点線数が低線数である場合、あるいは網点線数が中線数又は高線数であって、かつ変倍率が高倍率である場合には、注目画素が変わっても同一の拡散係数の組を選択し、網点線数が中線数又は高線数であって、かつ変倍率が低倍率である場合には、画素毎（注目画素毎）に異なる拡散係数の組を選択するようにしてもよい。

図１８は網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す説明図である。図１８の例では、網点線数を低線数及び高線数に分類し、かつ変倍率を低倍率及び高倍率に分類する場合を示す。図１８に示すように、網点線数が低線数である場合、あるいは網点線数が高線数であって、かつ変倍率が高倍率である場合には、注目画素が変わっても同一の拡散係数の組を選択し、網点線数が高線数であって、かつ変倍率が低倍率である場合には、画素毎（注目画素毎）に異なる拡散係数の組を選択するようにしてもよい。網点線数と変倍率の組み合わせに基づいて、網点領域の画質劣化を抑制して粒状性の低下が抑制されるように、拡散係数を選択するようにすればよい。

以上説明したように、本発明によれば、入力画像の画素値に基づいて特定した網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、拡散係数の組を選択することにより、入力画像に施される変倍処理の変倍率だけでなく、入力画像が有する網点線数も考慮して最適な拡散係数を用いて誤差拡散処理を行うことができる。そして、網点線数の高低の度合い及び変倍率の高低の度合いに応じて、網点の再現に適した拡散係数を用いるとともに、入力画像の網点がぼやけてしまった領域に対しては、連続階調の画像の再現に適した拡散係数を用いて、網点領域の画質劣化を防止して粒状性の低下を抑制することができる。

本発明は、デジタル複写機だけでなく、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を備えるデジタルカラー複合機に適用することもできる。デジタルカラー複合機は、さらに、例えば、モデムやネットワークカードよりなる通信装置を備えている。ファクシミリの送信を行う場合には、モデムにて相手先との送信手続きを行い、送信可能な状態が確保されたときに、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、相手先に通信回線を介して順次送信する。

また、ファクシミリを受信する場合、ＣＰＵ（不図示）は、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信してカラー画像処理装置１０へ出力し、カラー画像処理装置１０では、受信した画像データを、不図示の圧縮／伸張処理部にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正、階調再現処理が施され、カラー画像出力装置２よりシート上に画像を形成して出力される。また、ネットワークカード、ＬＡＮケーブルなどを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行うこともできる。上述の例では、カラー複合機について説明したが、モノクロの複合機であっても本発明を適用することができる。

上述の実施の形態において、デジタルカラー複写機（または複合機）に備えられる階調再現処理部２２やその他の処理を行う各部は、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現することもできる。すなわち、デジタル複写機（または複合機）は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるデジタル複写機（または複合機）の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、デジタル複写機（または複合機）に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって達成される。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、デジタル複写機（または複合機）を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網ＶＰＮ（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

また、デジタル複写機（または複合機）の各部は、ソフトウェアを用いて実現されるものに限らず、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよく、処理の一部を行うハードウェアと当該ハードウェアの制御やその他の処理を行うソフトウェアを実行する演算手段とを組み合わせたものであってもよい。本発明のコンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上述の様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置、およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタ等の画像形成装置により構成されてもよい。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。

本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。 画像の周波数成分の配置の一例を示す説明図である。 ８５線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図である。 ８５線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。 １５０線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図である。 １５０線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。 ２００線網点の場合のＦＦＴ処理結果の一例を示す説明図である。 ２００線網点の場合の振幅スペクトル強度の数値例を示す説明図である。 周波数特性による網点線数の判定方法を示す説明図である。 階調再現処理部の構成を示すブロック図である。 量子化の一例を示す図表である。 網点線数と変倍率とによる分類例を示す図表である。 網点領域１で使用する拡散係数の組の一例を示す。 網点領域２で使用する拡散係数の組の一例を示す。 階調再現処理部の誤差拡散処理の手順を示すフローチャートである。 網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す図表である。 網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す図表である。 網点線数と変倍率とによる分類の他の例を示す図表である。

符号の説明

１ カラー画像入力装置
１０ カラー画像処理装置
２ カラー画像出力装置
１３ 網点線数認識部
１４ 原稿種別判別部
１６ 領域分離処理部
１９ 変倍部
２２ 階調再現処理部
２２１ 加算器
２２２ 量子化処理部
２２３ 量子化誤差算出部
２２４ 拡散誤差算出部
２２５ 蓄積誤差格納部
２２６ 拡散係数格納部
２２７ 乱数発生器
２２８ 量子化閾値格納部

Claims (9)

1. 複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成する画像処理装置において、
   誤差拡散処理のための拡散係数の組を複数記憶する記憶手段と、
   入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定する網点線数特定手段と、
   入力画像を所要の変倍率で変倍する変倍手段と、
   前記網点線数特定手段で特定した網点線数及び前記変倍手段で変倍された入力画像の変倍率に応じて、前記記憶手段に記憶した拡散係数の組の中から、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を選択する選択手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記網点線数特定手段で特定した網点線数を所定の線数閾値により、少なくとも低線数及び高線数に分類する線数分類手段と、
   前記変倍手段で変倍された入力画像の変倍率を所定の倍率閾値により、少なくとも低倍率及び高倍率に分類する倍率分類手段と
   を備え、
   前記選択手段は、
   前記線数分類手段及び前記倍率分類手段での分類結果の組み合わせに応じて、拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記選択手段は、
   前記線数分類手段で中線数又は高線数に分類され、かつ前記倍率分類手段で低倍率に分類された場合、画素毎に異なる拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記選択手段は、
   前記線数分類手段で低線数に分類された場合、あるいは前記線数分類手段で中線数又は高線数に分類され、かつ前記倍率分類手段で中倍率倍又は高倍率に分類された場合、画素毎に同一の拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
5. 入力画像の画素値に基づいて、少なくとも文字領域、網点領域、又は写真領域のいずれの領域であるかを判定する領域判定手段を備え、
   前記選択手段は、
   前記領域判定手段での判定結果に応じて、拡散係数の組を選択するように構成してあることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の画像処理装置と、該画像処理装置で生成された出力画像をシート上に形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
7. コンピュータを、複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成するための手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、
   コンピュータを、入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定する網点線数特定手段と、
   入力画像を所要の変倍率で変倍する変倍手段と、
   特定した網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、誤差拡散処理のための、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を決定する決定手段と
   して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 請求項７に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
9. 複数の画素で構成される入力画像の各画素を所定の方向に走査して該各画素の画素値を量子化閾値で量子化するとともに、量子化により生ずる量子化誤差を前記各画素の近傍画素に拡散する誤差拡散処理を施して中間調の出力画像を生成する画像処理装置による画像処理方法おいて、
   誤差拡散処理のための拡散係数の組を複数記憶しておき、
   入力画像の画素値に基づいて網点線数を特定し、
   入力画像を所要の変倍率で変倍し、
   特定された網点線数及び変倍された入力画像の変倍率に応じて、記憶した拡散係数の組の中から、画素毎に異なる拡散係数の組、又は画素毎に同一の拡散係数の組を選択することを特徴とする画像処理方法。