JP4939258B2 - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、多値画像を量子化する画像処理に関する。

ファクシミリ装置やディジタル複写機などの画像処理装置における、画像データの二値化処理として、誤差拡散法が知られている。

非特許文献1に記載された誤差拡散法は、注目画素の多値データを二値化閾値に基づき二値化（最大値または最小値に変換）し、二値化閾値と二値化前の多値データの誤差に所定の重み付けをして、注目画素周辺の画素の多値データに加算する。誤差拡散法は、入力画像と出力画像の誤差を補正する方式のため、入力画像の濃度を出力画像に保存することができ、階調性に優れた、ドット分散性が高いブルーノイズ特性をもつ画像を提供することが可能である。なお、ブルーノイズ特性とは、低周波数の周波数成分が少なく、高周波数の周波数成分が多い特性のことを指す。

しかし、ドット分散性の高い画像は、電子写真プリンタなどドット安定性が低い出力デバイスにおいては、安定した濃度再現を得ることが難しい。

この問題を解決する方法として、非特許文献2に記載されたフィードバック誤差拡散法がある。フィードバック誤差拡散法は、注目画素近傍の既に処理した画素のデータをフィードバックして、二値化閾値を補正する方法である。フィードバック誤差拡散法は、誤差拡散法と同様に、誤差を補正する方法のため階調性に優れる。また、既処理画素を参照することで、ドット分散性を抑え、グリーンノイズ特性をもつ画像を得ることができる。また、ドットの集中した画像により、電子写真プリンタなど最小ドットの安定性が低いプリンタにおいても安定した濃度再現を得ることが可能である。なお、グリーンノイズ特性とは、低周波数と高周波数の周波数成分が少なく、中間周波数の周波数成分が多い特性のことを指す。

しかし、フィードバック誤差拡散法は、フィードバックする度合いを決定するフィードバック係数によって、画像の周期の方向性や周波数が変化するという特徴をもつ。こうした周波数特性は、入力画像の階調によっても異なる。つまり、フィードバック誤差拡散法は、その周波数特性とフィードバック係数や階調によって、ノイズとして目立ち易いテクスチャや等方性の乱れを発生する欠点がある。

また、誤差拡散法は、各画像プレーンを独立に処理するため、二値化処理後の複数の画像プレーンを重ね合わせた場合、複数色のドットの重なりの多い領域と少ない領域が発生する。これらの領域は、色の見え方が異なり、粒状性や濃度むらとして知覚される。こうした画質の悪化は、通常の誤差拡散法でも発生するが、フィードバック誤差拡散法では、ドットが集中してクラスタ化されるため、より顕著である。

この問題を解決する方法として、特許文献1に記載された画像処理方法に類似した方法により、異なる色のドット配置制御を行うことが考えられる。例えば、シアンのハイライト領域やマゼンタのハイライト領域において、二色のドットが重なることなく、すべてのドットが分散したドット配置にすることが可能である。その結果、粒状性や濃度むらは通常の誤差拡散法やフィードバック誤差拡散法に比べて軽減される。

しかし、上記のドット配置制御は、処理の最小単位である一画素ごとに行われ、フィードバック誤差拡散法で得られるドット形状を崩し、必ずしも安定した濃度再現を得ることができない。

特許第3208777号公報 R. FLOYD, and L. STEINBERG, "AN ADAPTIVE ALGORITHM FOR SPATIAL GRAY SCALE", SID 75 DIGEST, PP. 36-37 DANIELL. LAU, and GONZALOR. ARCE, "Modern Digital Halftoning", 191-277

本発明は、安定した濃度再現性が得られ、かつ、ノイズ感を抑えた量子化画像を得ることを目的とする。

また、異なる色成分の間でドットの配置を制御することを目的とする。

本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。

本発明にかかる画像処理は、色成分ごとに、多値の画像データを誤差拡散法によって量子化する際に、注目画素の近傍の既に量子化された近傍画素の量子化値を参照して、前記注目画素の多値の画素値に加算する第一の加算値を計算し、前記第一の加算値にフィードバック係数を乗算し、既に量子化された第一の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の近傍画素の量子化値を参照して、第二の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の多値の画素値に加算する第二の加算値を計算し、前記第二の加算値に負値である排他フィードバック係数を乗算し、前記フィードバック係数が乗算された第一の加算値、および、前記排他フィードバック係数が乗算された第二の加算値を、前記第二の色成分に対応する画像データにおける量子化前の前記注目画素の多値の画素値に加算することを特徴とする。

本発明によれば、安定した濃度再現性が得られ、かつ、ノイズ感を抑えた量子化画像を得ることができる。

また、異なる色成分の間でドットの配置を制御することができる。

以下、本発明にかかる実施例の画像処理を図面を参照して詳細に説明する。

［装置の構成］
図1は実施例1の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

入力部101は、画像の多値データIを入力する。例えば、256階調の多値画像nを扱う場合、画像処理装置は8ビットの画像データを扱うことになるが、以下では、簡単のために、入力部101には0〜1に正規化された値が入力されるものとする。

加算器102は、入力部101が入力した注目画素(i, j)の多値データI(i, j)と、後述する誤差拡散部109が算出した拡散誤差eを加算する。加算器103は、加算器102が出力する多値データI'(i, j)と、後述する乗算部107が出力する多値データを加算する。

二値化部104は、加算器103が出力する多値データI"(i, j)と所定の閾値TH（例えば0.5）を比較して、画像の二値データを出力する。なお、I'(i, j)＜THならば‘0’（ドットオフ）を、I'(i, j)≧THならば‘1’(ドットオン）を出力する。二値化部104が出力する二値データO(i, j)は、出力部105によって画像の二値データOとして外部に出力されるとともに、既処理画素参照部106に格納され、減算器108にも供給される。

図2は注目画素(i, j)と既処理画素の関係例を示す図で、記号「*」で示す画素が注目画素である。既処理画素参照部106は、注目画素(i, j)の二値化に際して、例えば既処理画素(i-2, j-2)…(i+2, j-2)、(i-2, j-1)…(i+2, j-1)、(i-2, j)、(i-1, j)（以下、(i-2, j-2)…(i-1, j)）の12画素の二値データに、各画素に対応する所定の重み係数を乗算する。そして、それら乗算結果の総和（加算値）を計算する。

図3は既処理画素に対応する重み係数群（既処理画素フィルタR）の一例を示す図である。図3に示す既処理画素フィルタRを適用すれば、注目画素(i, j)の上に隣接する画素(i, j-1)または左に隣接する画素(i-1, j)が‘1’（オンドット）ならば、注目画素はオンドットになり易い。また、注目画素の上と左に隣接する両画素がオンドットならば、なおさら注目画素はオンドットになり易い。つまり、図3に示す既処理画素フィルタRはドットが集中し易いフィルタである。

乗算部107は、既処理画素参照部106から入力される加算値に、後述するフィードバック係数hを乗算した値を加算器103へ出力する。

フィードバック係数hが大きい値ほど、既処理画素の参照領域にオンドットがあれば、二値化処理前の多値データI"(i, j)が大きい値になり、注目画素(i, j)はオンドットになり易い。その結果、ドットが集中し易くなり、出力画像はグリーンノイズ特性になり易い。フィードバック係数h=0に設定すると、一般的な誤差拡散法になる。ドットが集中し、濃度再現の安定性を充分に保つフィードバック係数を実験的に設定するが、例えばh=2.0に設定する。

また、減算器108は、二値化部104が出力するニ値データO(i, j)を多値データにして、加算器102が出力する多値データI'(i, j)を減算し、その結果を量子化誤差として出力する。誤差拡散部109は、減算器108から出力される量子化誤差を、ルックアップテーブル(LUT) 110が格納する誤差拡散フィルタEに基づき、注目画素(i, j)の近傍画素に拡散する。なお、誤差拡散フィルタEの係数の総和が1.0以外の場合は、総和が1.0になるよう正規化を行う。

図4は注目画素(i, j)と誤差拡散の対象画素の位置関係を示す図で、記号「*」で示す画素が注目画素である。誤差拡散部109は、注目画素(i, j)の量子化誤差を、例えば二値化処理前の画素(i+1, j)(i+2, j)(i-2, j+1)…(i+2, j+1)(i-2, j+2)…(i+2, j+2)（以下(i+1, j)…(i+2, j+2)）の12画素（拡散対象画素）に拡散する。

図5は拡散対象画素に対応する重み係数群（誤差拡散フィルタE）の一例を示す図である。つまり、誤差拡散部109は、量子化誤差に誤差拡散フィルタEの係数を乗算した値（拡散誤差e）を、対応する画素（拡散対象画素）の二値化時に加算器102へ出力する。

LUT 110は、二つ以上の誤差拡散フィルタE1、E2、…を格納し、入力部101から得られる多値データI(i, j)の階調レベルに基づき誤差拡散フィルタを選択する。選択される誤差拡散フィルタは、当該階調レベルにおいて画像の等方性を保つように最適化したものである。

●誤差拡散フィルタの切り替え
以下では、説明を簡単にするため、既処理画素フィルタRは図3に示す値に固定され、フィードバック係数h=2.0に固定とする。

図6と図7は、図5に示す誤差拡散フィルタEを用いて、256階調の画像を二値化処理した結果を示す図で、図6は値60のべた画像、図7は値120のべた画像の二値化結果を示している。図8は、図6に示す画像のパワースペクトルを示す図である。同様に、図9は、図7に示す画像のパワースペクトルを示す図である。

図10は、予め等方性を保つように設計された誤差拡散フィルタEの一例を示す図である。図11は、図10に示す誤差拡散フィルタEを用いて、値120のべた画像を二値化処理した結果を示す図である。図12は、図11に示す画像のパワースペクトルを示す図である。

図6に示す画像の周波数特性および等方性は望しいものとすると、図6と同じ誤差拡散フィルタEを用いた二値化結果の図7に示す画像は、水平方向に連続するドットが多い。図8と図9に示すパワースペクトルを比べると、図7の画像は、画像の等方性が著しく損なわれていることがわかる。一方、図10に示す誤差拡散フィルタEを用いた二値化結果の図11に示す画像は、図12に示すパワースペクトルから、図7の画像に比べて画像の等方性が保たれていることがわかる。

従って、階調を何段階かに区切って、各段階に最適化した誤差拡散フィルタをLUT 110に格納し、入力される画像データの階調レベルに基づき誤差拡散フィルタを切り替えれば、階調全体に亘って望しい周波数特性を得ることが可能になる。

また、ある階調レベルで特異なテクスチャなどが発生する場合も、誤差拡散フィルタを切り替えることで、テクスチャの発生を抑制することが可能になる。

［変形例］
図13は、図1に示す画像処理装置にフィードバック係数を格納するLUT 208を追加した構成例を示すブロック図である。

LUT 208は、入力部101から得られる多値データI(i, j)の階調レベルに対応するフィードバック係数hを出力する。乗算器107は、既処理画素参照部106から入力される加算値に、LUT 208から入力されるフィードバック係数hを乗算した値を加算器103へ出力する。

多値データI(i, j)の階調レベルに応じてフィードバック係数hを可変にした場合、入力される画像データの階調レべルにより、出力される画像の周波数特性が大きく異なる。従って、LUT 110による誤差拡散フィルタの切り替えは、階調全体に亘って望しい周波数特性を得るために効果的である。

このように、入力画像データの階調レベルに応じて誤差拡散フィルタ（誤差拡散係数群）を切り替えるフィードバック誤差拡散法を用いた二値化処理を行う。従って、ドットが集中して階調再現性が安定し、かつ、各階調レベルにおける特異なテクスチャの発生や画像の異方性を抑制した望しい周波数特性をもつ二値画像を得ることができる。つまり、安定した階調再現性が得られ、かつ、ノイズ感を抑えた二値画像を得ることができる。

以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

図14は実施例2の画像処理装置の構成例を示すブロック図で、図1に示す構成と異なるのは、既処理画素参照フィルタRを格納するLUT 307を備え、誤差拡散フィルタEを格納するLUT 110を備えない点である。なお、誤差拡散部109は、減算器108から出力される量子化誤差を、所定の誤差拡散フィルタEに基づき、注目画素(i, j)の近傍画素に拡散する。

LUT 307は、二つ以上の既処理画素参照フィルタR1、R2、…を格納し、入力部101から得られる多値データI(i, j)の階調レベルに基づき既処理画素参照フィルタを選択する。選択される既処理画素参照フィルタは、当該階調レベルにおいて画像の等方性を保つように最適化したものである。

●既処理画素参照フィルタの切り替え
以下では、説明を簡単にするため、誤差拡散フィルタEは図5に示す値に固定され、フィードバック係数h=2.0に固定とする。

図15は、予め等方性を保つように設計された既処理画素参照フィルタRを示す図である。図16は、図15に示す既処理画素参照フィルタRを用いて、値が120のベタ画像を二値化処理した結果を示す図である。図17は、図16に示す画像のパワースペクトルを示す図である。

前述した、値が120のベタ画像の二値化結果を示す図7の画像は、画像の等方性が著しく損われている。図7の画像と同じ誤差拡散フィルタEを使用した場合でも、図15に示す既処理画素参照フィルタRを用いて二値化処理した図16に示す画像は、図17から明らかなように、画像の等方性が保たれている。

つまり、階調を何段階かに区切って、各段階に最適化した既処理画素参照フィルタをLUT 307に格納し、入力される画像データの階調レベルに基づき既処理画素参照フィルタを切り替えれば、階調全体に亘って望しい周波数特性を得ることが可能になる。

また、ある階調レベルで特異なテクスチャなどが発生する場合も、既処理画素参照フィルタを切り替えることで、テクスチャの発生を抑制することが可能になる。

［変形例］
図18は、図14に示す画像処理装置のLUT 307を、既処理画素参照フィルタRおよびフィードバック係数hを格納するLUT 407に置き換えた構成例を示すブロック図である。

LUT 407は、入力部101から得られる多値データI(i, j)の階調レベルに対応する既処理画素参照フィルタRおよびフィードバック係数hを出力する。乗算器107は、既処理画素参照部106から入力される加算値に、LUT 407から入力されるフィードバック係数hを乗算した値を加算器103へ出力する。

多値データI(i, j)の階調レベルに応じてフィードバック係数hを可変にした場合、入力される画像データの階調レべルにより、出力される画像の周波数特性が大きく異なる。従って、LUT 407による既処理画素参照フィルタの切り替えは、階調全体に亘って望しい周波数特性を得るために効果的である。

このように、ドットが集中して階調再現性が安定し、かつ、各階調レベルにおける特異なテクスチャの発生や画像の異方性を抑制した望しい周波数特性をもつ二値化画像を得ることができる。

また、既処理画素参照フィルタRの係数の総和を1.0に正規化したが、当該係数は、フィードバック係数hを乗算した後に画像特性に効果を与えるもので、必ずしも正規化は必要ではない。また、LUT 407が格納する複数の既処理画素参照フィルタにおいて、意図的に係数の総和を変化させることにより、フィードバック係数hの変更は不要になる。

以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

図19は実施例3の画像処理装置の構成例を示すブロック図で、図1に示す構成と異なるのは、既処理プレーン参照部510と乗算器511を備え、誤差拡散フィルタEを格納するLUT 110を備えない点である。なお、誤差拡散部109は、減算器108から出力される量子化誤差を、所定の誤差拡散フィルタEに基づき、注目画素(i, j)の近傍画素に拡散する。

図20は実施例3の画像処理装置の処理を説明するフローチャートである。

画像処理装置は、第一の画像プレーン（例えばCプレーン）の画像データI1を、実施例1などで説明した処理により二値化して、二値化結果O1を既処理プレーン参照部510に保存する(S601)。

第一の画像プレーンの二値化が終了すると、画像処理装置は、第二の画像プレーン（例えばMプレーン）の二値化処理へ移行する(S602)。二つ目以降の第nの画像プレーンの二値化処理には、既処理プレーン参照部510、乗算部511、加算部503の処理が加わる。

既処理プレーン参照部510は、1から(n-1)の画像プレーンの二値化結果を参照する(S603)。既処理プレーン参照部510は、既処理の画像プレーンの二値化結果O1〜O(n-1)を記憶し、注目画素(i, j)の、既処理の画像プレーンにおける近傍画素の二値化結果を参照する。既処理プレーン参照部510は、k(=1, …, n-1)番目の画像プレーンの既処理画素k(i-2, j-2)…k(i-1, j)に、k番目の画像プレーンに対応する既処理画素参照フィルタRk'を乗算して、それら乗算結果の総和を計算する。さらに、当該総和を既処理の画像プレーンすべてについて計算し、それらの和(加算値）を乗算器511に出力する。

既処理プレーンの既処理画素参照フィルタR1'〜R(n-1)'はすべて同じとし、図3に示す既処理画素参照フィルタRと同じ係数をもつとする。例えば、第二の画像プレーンの二値化処理を考えると、注目画素(i, j)の近傍に、第一の画像プレーンのオンドットが多く存在すれば既処理プレーン参照部510は大きな値を出力する。また、注目画素(i, j)の近傍に、第一の画像プレーンのオンドットがあまり存在しなければ既処理プレーン参照部510は小さな値を出力する。

乗算部511は、既処理プレーン参照部510から入力される加算値に排他フィードバック係数h'を乗算して加算部503に出力する。排他フィードバック係数h'は負値をもつ。加算器503は、加算器502が出力する多値データI'(i, j)、乗算部107が出力する値（既処理画素参照値）、および、乗算部511が出力する値（既処理プレーン参照値）を加算する。

つまり、先に二値化処理された画像プレーンにおいて、注目画素の近傍にオンドットが存在すれば、現在二値化処理中の画像プレーンにおいてオンドットが生成され難くなる。

次に、画像処理装置は、現在の画像プレーンの二値化処理を行い(S604)、当該画像プレーンの二値化結果の出力と保存を行い(S605）、全画像プレーンの処理が終了したかを判定する。言い換えれば、n番目の画像プレーンの二値化処理が終了したか否かを判定する(S606)。未処理の画像プレーンがあれば処理をステップS602に戻す。

このような処理によれば、各画像プレーンにおいてドットを集中させ、濃度再現性を安定させることができるとともに、異なる画像プレーン間でドットの配置を制御することが可能である。生成されるオンドットは、既処理プレーン参照フィルタR'のサイズ・係数に対応する近傍画素が考慮されているため、ドット形状の変化が起こり難い。

なお、画像プレーンの処理は、使用する色材の濃度が高い画像プレーンから順次処理することが望ましい。また、上記では、既処理プレーン参照フィルタRk'および排他フィードバック係数h'を固定としたが、LUTの設置、乱数の加算などによって、それらを可変にすることができる。また、上記では、画像プレーンの全画素の処理が終了するまで、次の画像プレーンの処理に移行しない画像プレーン単位（言い換えれば、面順次）の処理例を説明したが、点順次または線順次に処理することも可能である。

なお、上記の実施例において、二値化部104が用いる閾値THは固定としたが、LUTの設置、乱数の加算などによって、閾値THを可変にすることが可能である。また、参照する既処理画素および拡散対象画素を12画素としたが、これに限るわけではない。

［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置、制御装置など）に適用してもよい。

また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するコンピュータプログラムを記録した記憶媒体をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記コンピュータプログラムを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのコンピュータプログラムと、そのコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体は本発明を構成する。

また、前記コンピュータプログラムの実行により上記機能が実現されるだけではない。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

また、前記コンピュータプログラムがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットのメモリに書き込まれていてもよい。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、前記カードやユニットのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応または関連するコンピュータプログラムが格納される。

実施例1の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 注目画素と既処理画素の関係例を示す図、 既処理画素に対応する重み係数群（既処理画素フィルタ）の一例を示す図、 注目画素と誤差拡散の対象画素の位置関係を示す図、 拡散対象画素に対応する重み係数群（誤差拡散フィルタ）の一例を示す図、 図5に示す誤差拡散フィルタを用いて、256階調の画像を二値化処理した結果を示す図、 図5に示す誤差拡散フィルタを用いて、256階調の画像を二値化処理した結果を示す図、 図6に示す画像のパワースペクトルを示す図、 図7に示す画像のパワースペクトルを示す図、 予め等方性を保つように設計された誤差拡散フィルタの一例を示す図、 図10に示す誤差拡散フィルタを用いて、画像を二値化処理した結果を示す図、 図11に示す画像のパワースペクトルを示す図、 図1に示す画像処理装置にフィードバック係数を格納するLUTを追加した構成例を示すブロック図、 実施例2の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 予め等方性を保つように設計された既処理画素参照フィルタを示す図、 図15に示す既処理画素参照フィルタを用いて、画像を二値化処理した結果を示す図、 図16に示す画像のパワースペクトルを示す図、 図14に示す画像処理装置のLUTを、既処理画素参照フィルタおよびフィードバック係数を格納するLUTに置き換えた構成例を示すブロック図、 実施例3の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 実施例3の画像処理装置の処理を説明するフローチャートである。

Claims (5)

1. 色成分ごとに、多値の画像データを誤差拡散法によって量子化する量子化手段と、
   注目画素の近傍の既に量子化された近傍画素の量子化値を参照して、前記注目画素の多値の画素値に加算する第一の加算値を計算する第一の計算手段と、
   前記第一の加算値にフィードバック係数を乗算する第一の乗算手段と、
   既に量子化された第一の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の近傍画素の量子化値を参照して、第二の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の多値の画素値に加算する第二の加算値を計算する第二の計算手段と、
   前記第二の加算値に負値である排他フィードバック係数を乗算する第二の乗算手段と、
   前記フィードバック係数が乗算された第一の加算値、および、前記排他フィードバック係数が乗算された第二の加算値を、前記第二の色成分に対応する画像データにおける量子化前の前記注目画素の多値の画素値に加算する加算手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. さらに、前記第二の色成分に対応する前記注目画素の多値の画素値の階調レベルに応じて、前記排他フィードバック係数を切り替える第一の切替手段を有することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
3. さらに、前記第二の色成分に対応する前記注目画素の多値の画素値の階調レベルに応じて重み係数群を切り替える第二の切替手段を有し、
   前記第二の計算手段は、前記近傍画素の量子化値と、前記近傍画素に対応する前記重み係数群の係数とを乗算し、各近傍画素に対応する乗算結果の総和を前記第二の加算値にすることを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
4. 色成分ごとに、多値の画像データを誤差拡散法によって量子化する画像処理方法であって、
   注目画素の近傍の既に量子化された近傍画素の量子化値を参照して、前記注目画素の多値の画素値に加算する第一の加算値を計算し、
   前記第一の加算値にフィードバック係数を乗算し、
   既に量子化された第一の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の近傍画素の量子化値を参照して、第二の色成分に対応する画像データにおける前記注目画素の多値の画素値に加算する第二の加算値を計算し、
   前記第二の加算値に負値である排他フィードバック係数を乗算し、
   前記フィードバック係数が乗算された第一の加算値、および、前記排他フィードバック係数が乗算された第二の加算値を、前記第二の色成分に対応する画像データにおける量子化前の前記注目画素の多値の画素値に加算することを特徴とする画像処理方法。
5. コンピュータ装置を請求項1から請求項3の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。