JP5029734B2 - 画像処理装置および画像の低階調化方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数の方法で画像の低階調化を行う装置および方法に関する。

画像の階調数を低減して再現する方法として、様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１には、誤差拡散法が開示されている。

また、スクリーン処理によって再現する方法も提案されている。この方法によると、スクリーンを予め用意しておき、画像を濃度に応じたスクリーンを用いて再現する。

誤差拡散法で画像を再現すると、スクリーン処理で画像を再現する場合よりもシャープ感が出るが、粒状性が悪い。

そこで、画像全体のうちの一部分を誤差拡散法で再現し他の部分をスクリーン処理で再現する、という方法が考えられる。特許文献１〜７には、低階調化の処理の方法を複数使い分ける手法が開示されている。

特開平１０−３２７１２号公報 特開２００４−６４１８９号公報 特開平７−２７４００４号公報 特開平９−７４４９３号公報 特開平１０−３３６４５４号公報 特開２００２−２４７３５６号公報 特開２００４−２８７７９４号公報

しかし、再現の方法を使い分けると、例えば誤差拡散法で再現した部分とスクリーン処理で再現した部分との境界付近で画像の不連続性が目立ってしまう。つまり、境界付近が不自然になってしまう。

本発明は、このような問題点に鑑み、低階調化の処理の方法を複数使っても画像の再現性を従来よりもナチュラルにすることを、目的とする。

本発明の一形態に係る画像処理装置は、入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、前記入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出するライン出現頻度検出手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度に基づいてかつ前記頻度が高いほど高くなるように決定する、混合比率決定手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、を有する。

本発明の他の一形態に係る画像処理装置は、入力された入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、前記入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像と第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定する混合比率決定手段と、前記入力画像に対してスクリーン処理を施すことによって前記第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて前記第一の低階調画像生成手段による当該特定の領域に対する前記スクリーン処理で用いられるスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加える誤差拡散処理を施すことによって、前記第二の低階調画像を生成する、第二の低階調画像生成手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、を有する。

本発明の他の一形態に係る画像処理装置は、入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、前記入力画像の画素ごとに、当該画素の濃度として、当該画素を中心とする所定の範囲内の各画素の濃度の平均値、当該所定の範囲内の各画素の濃度の最小値、および当該所定の範囲内の各画素を二値化した際の黒の画像の含有率のうちのいずれかを検出する、濃度検出手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記入力画像の画素ごとに、当該画素の検出された濃度に基づいて決定する、混合比率決定手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記画素ごとの前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、を有する。

または、前記濃度検出手段は、前記入力画像の属性に応じて、前記平均値および前記最小値のうちのいずれかを前記入力画像の画素の濃度として検出する。

本発明によると、低階調化の処理の方法を複数使っても画像の再現性を従来よりもナチュラルにすることができる。

画像形成装置を有するネットワークシステムの構成の例を示す図である。 画像形成装置の構成の例を示す図である。 画像処理部の構成の変形例を示す図である。 濃度と網点線数とスクリーン比率との関係の例を示す図である。 画像処理部の構成の例を示す図である。 スクリーン処理部の構成の例を示す図である。 誤差拡散処理部の構成の例を示す図である。 スクリーンノイズパターンテーブルの例を示す図である。 スクリーンノイズゲインと入力階調との関係の例を示す図である。 混合比率決定処理部の構成の例を示す図である。 濃度とスクリーン比率との関係の例を示す図である。 従来の方法による混合の結果の例および第二の実施形態による混合の結果の例を示す図である。

〔第一の実施形態〕
図１は、画像形成装置１を有するネットワークシステムの構成の例を示す図である。図２は、画像形成装置１の構成の例を示す図である。図３は、画像処理部１０ｊの構成の変形例を示す図である。図４は、濃度と網点線数とスクリーン比率との関係の例を示す図である。

図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる画像処理装置であって、コピー、ＰＣプリント（ネットワークプリンティング）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。

画像形成装置１は、通信回線４を介してパーソナルコンピュータ２などの他の装置と接続可能である。

画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、ハードディスク１０ｄ、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネル１０ｈ、およびモデム１０ｉのほか、画像処理部１０ｊなどによって構成される。

スキャナ１０ｅは、写真、文字、絵、図表などによって構成される原稿の画像を用紙から読み取って画像データを生成する装置である。

画像処理部１０ｊは、スキャナ１０ｅによって読み取られた原稿の画像の画像データまたはパーソナルコンピュータ２などから送信されてきた画像データに対して画像処理を施す。これについては、後述する。以下、画像処理部１０ｊによる処理が施される前の画像データを「画像データ８０」と記載する。また、１枚の用紙の１つの面全体の画像を「ページ画像」と記載する。

印刷装置１０ｆは、画像処理部１０ｊによって画像処理が施された画像データに基づいて画像を用紙に印刷する。

タッチパネル１０ｈには、ユーザへメッセージを与えるための画面、処理の結果を示す画面、またはユーザが画像形成装置１に対して指示を入力するための画面などが表示される。また、タッチパネル１０ｈは、タッチされた（押された）位置を検知し、ＣＰＵ１０ａにその位置を通知する。

ネットワークインタフェース１０ｇは、いわゆるＬＡＮ（Local Area Network）回線などを介してＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）によって他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。

モデム１０ｉは、固定電話網を介してＧ３のプロトコルによって他のファックス端末と通信を行う装置である。

ＲＯＭ１０ｃまたはハードディスク１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。

画像処理部１０ｊは、図３に示すように、領域属性判別部３０１、スムージング処理部３０２、誤差拡散処理部３０３、スクリーン処理部３０４、混合比率決定処理部３０５、混合処理部３０６、網点線数判定部３２１、および濃度判定部３２２などによって構成される。

領域属性判別部３０１ないし濃度判定部３２２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現される。または、領域属性判別部３０１ないし濃度判定部３２２の全部または一部の機能を、ソフトウェアをＣＰＵ１０ａに実行させることによって実現してもよい。

画像処理部１０ｊは、図３に示す各部によって、ページ画像の各画素の濃度の階調数を低減する処理を行う。例えば、ページ画像の各画素の濃度が８ビットの階調つまり２５６階調で表わされる場合に、４ビットつまり１６階調に低減する処理を行う。この処理のために、誤差拡散処理およびスクリーン処理が組み合わされて用いられる。以下、図３に示す画像処理部１０ｊの各部について説明する。

領域属性判別部３０１は、スキャナ１０ｅがページ画像を用紙から読み取って画像データ８０を生成すると、このページ画像の各画素がどのような属性（タイプ）の領域に属するのかを判別する。第一の実施形態では、領域属性判別部３０１は、網点領域であるかそれ以外の領域（非網点領域）であるかを判別する。なお、「網点領域」とは、複数のドットが規則的に並んでいる領域である。以下、領域属性判別部３０１による判別の結果を示すデータを「領域属性データＤＳ１」と記載する。

スムージング処理部３０２は、ページ画像の中の網点領域に属すると領域属性判別部１０１によって判別された画素群に対して、スムージング（平滑化）の処理を施す。以下、平滑化されたページ画像の画像データ８０を「画像データ８１」と記載する。

誤差拡散処理部３０３は、画像データ８０に対して誤差拡散処理を施す。つまり、画像データ８０に示されるページ画像の濃度の階調数を、誤差拡散法によって低減する。以下、誤差拡散処理が施された画像データ８０を「誤差拡散画像データ８２」と記載する。

スクリーン処理部３０４は、画像データ８１に対してスクリーン処理を施す。つまり、画像データ８１に示されるページ画像を濃度に応じてドット形状、ライン形状、または網形状などの様々な形状のスクリーンを用いて、各画素の濃度の階調数を低減して再現するための処理を行う。以下、スクリーン処理が施された画像データ８１を「スクリーン処理画像データ８３」と記載する。

第一の実施形態では、誤差拡散処理およびスクリーン処理は、公知の方法で行うことができる。

混合処理部３０６は、誤差拡散処理がなされたページ画像およびスクリーン処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。混合の比率は、混合比率決定処理部３０５が網点線数判定部３２１および濃度判定部３２２と連携して処理を行うことによって決定される。ここで、混合の比率の決定の処理について、説明する。

網点線数判定部３２１は、所定のサイズの区域ごとに、網点線数を判定する。網点線数は、例えば、網点線数として、連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出する。

濃度判定部３２２は、所定のサイズの区域ごとに、濃度を判定する。濃度は、例えば、その区域の各画素を二値化し、黒の画素の個数と白の画素の個数との比（値が「１」である画素の個数と「０」である個数との比）を求めることによって、判定すればよい。

混合比率決定処理部３０５は、図４のような濃度と網点線数とスクリーン比率との関係を示す混合比テーブルＴＬＧを有する。そして、その区域が網点領域である場合は、混合比テーブルＴＬＧから、網点線数判定部３２１によって判定された網点線数と濃度判定部３２２によって判定された濃度とに対応するスクリーン比率を読み出し、このスクリーン比率を混合の比率に決定する。

混合比テーブルＴＬＧによると、濃度が高いほどスクリーン比率が高くなる。また、網点線数が多いほどスクリーン比率が高くなる。

さらに、混合比率決定処理部３０５は、非網点領域用の混合比テーブルＴＬＨ（図示しない）を有する。そして、その区域が自然画領域などの非網点領域である場合は、混合比テーブルＴＬＨから、網点線数判定部３２１によって判定された網点線数と濃度判定部３２２によって判定された濃度とに対応するスクリーン比率を読み出し、このスクリーン比率を混合の比率に決定する。

混合比テーブルＴＬＨによると、混合比テーブルＴＬＧを用いた場合と比べて、全体的に、つまり、濃度および網点線数に関わらず、スクリーン比率が高くなる。なお、「スクリーン比率」は、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する際の、全体に対する前者の比率を意味する。例えば、スクリーン比率が「α％」である場合は、前者がα％混ぜられ、後者が（１００−α）％混ぜられる。

混合処理部３０６は、混合比率決定処理部３０５によって決定されたスクリーン比率（混合の比率）に基づいて、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。具体的には、ページ画像の各画素の濃度を次の（１）式によって算出し、各画素の濃度を示す混合画像データ８４を生成する。

Ｑ（ｘ，ｙ）
＝Ｒ（ｘ，ｙ）×α［％］＋Ｓ（ｘ，ｙ）×（１００−α）［％］ …… （１）
ただし、Ｑ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）の画素の濃度である。Ｒ（ｘ，ｙ）は、スクリーン処理画像データ８３に示される座標（ｘ，ｙ）の画素の濃度である。Ｓ（ｘ，ｙ）は、誤差拡散画像データ８２に示される座標（ｘ，ｙ）の画素の濃度である。αは、混合比率決定処理部３０５によって決定されたスクリーン比率（混合の比率）である。

なお、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像それぞれの階調数が異なる場合は、高い方に合わせてから（１）式の演算を行う。例えば、一方が２ビットの階調つまり４階調であり、他方が４ビットの階調つまり１６階調である場合は、前者を後者に合わせる。つまり、低いほうの濃度を４倍した上で、演算を行う。

このようにして生成された混合画像データ８４が、階調数が低減されたページ画像の画像データである。

〔第二の実施形態〕
図５は、画像処理部１０ｊの構成の例を示す図である。

第二の実施形態では、誤差拡散処理が施された画像とスクリーン処理が施された画像とのオンドットの位置をできるだけ合わせることによって、つまり、位相合わせを行うことによって、濃度ムラの抑制を図る。

第二の実施形態における画像形成装置１の全体的な構成は、第一の実施形態の場合と基本的に同じであり、図２に示した通りである。ただし、画像処理部１０ｊの代わりに画像処理部１０ｋが設けられている。

第二の実施形態においては、画像処理部１０ｋは、図５に示すように、領域属性判別部１０１、スムージング処理部１０２、誤差拡散処理部１０３、スクリーン処理部１０４、混合比率決定処理部１０５、処理方法選択部１０６、混合処理部１０７、およびセレクタ１０８などによって構成される。

領域属性判別部１０１ないしセレクタ１０８は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現される。または、領域属性判別部１０１ないしセレクタ１０８の全部または一部の機能を、ソフトウェアをＣＰＵ１０ａに実行させることによって実現してもよい。

画像処理部１０ｋは、図５に示す各部によって、画像処理部１０ｊと同様、ページ画像の階調数を低減する処理を行う。この処理のために、誤差拡散処理およびスクリーン処理が適宜組み合わされて用いられる。以下、図５に示す画像処理部１０ｋの各部について説明する。

領域属性判別部１０１は、スキャナ１０ｅがページ画像を用紙から読み取って画像データ７０を生成すると、このページ画像の各画素がどのような属性（タイプ）の領域に属するのかを判別する。本実施形態では、網点内文字輪郭領域、網点内文字内部領域、網点領域、文字輪郭領域、文字内部領域、および連続階調領域のうちのいずれに属するのかを判別する。以下、領域属性判別部１０１による判別の結果を示すデータを「領域属性データＤＴ１」と記載する。

「網点内文字輪郭領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域の中に配置された文字（アルファベット、ひらがな、カタカナ、および漢字などの文字だけでなく、記号および数字なども含む。以下、同様。）の輪郭の領域である。

「網点内文字内部領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域の中に配置された文字の輪郭で囲まれた領域である。

「網点領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域のうちの網点内文字輪郭領域でもなく網点内文字内部領域でもない領域である。

「文字輪郭領域」は、網点領域ではない領域の中に配置された文字の輪郭の領域である。

「文字内部領域」は、網点領域ではない領域の中に配置された文字の輪郭で囲まれた領域である。

「連続階調領域」は、上に述べた網点内文字輪郭領域ないし文字内部領域のいずれにも該当しない領域である。

ページ画像のどの部分がどの属性の領域に該当するのかは、公知の方法によって判別することができる。

スムージング処理部１０２は、ページ画像の中の網点領域に属すると領域属性判別部１０１によって判別された画素群に対して、スムージング（平滑化）の処理を施す。以下、平滑化されたページ画像の画像データ７０を「画像データ７１」と記載する。

誤差拡散処理部１０３は、画像データ７１に対して誤差拡散処理を施す。つまり、画像データ７１に示されるページ画像の濃度の階調数を、誤差拡散法によって低減する。以下、誤差拡散処理が施された画像データ７１を「誤差拡散画像データ７２」と記載する。誤差拡散処理部１０３の詳細は、後述する。

スクリーン処理部１０４は、画像データ７０に対してスクリーン処理を施す。つまり、画像データ７０に示されるページ画像を濃度に応じてドット形状、ライン形状、または網形状などの様々な形状のスクリーンを用いて、各画素の濃度の階調数を低減して再現するための処理を行う。以下、スクリーン処理が施された画像データ７０を「スクリーン処理画像データ７３」と記載する。スクリーン処理部１０４の詳細は、後述する。

混合処理部１０７は、誤差拡散処理がなされたページ画像およびスクリーン処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。なお、混合の比率は、後述する混合比率決定処理部１０５によって決定される。

セレクタ１０８は、ページ画像の中の各属性の領域ごとに、誤差拡散処理部１０３によって誤差拡散処理がなされた画像、スクリーン処理部１０４によってスクリーン処理がなされた画像、および混合処理部１０７によって混合の処理がなされた画像のうちのいずれか１つを選択する。

そして、各属性の領域の選択された画像が組み合わされることによって、ページ全体の、階調数を低減させた画像が生成される。

図６は、スクリーン処理部１０４の構成の例を示す図である。図７は、誤差拡散処理部１０３の構成の例を示す図である。図８は、スクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣの例を示す図である。図９は、スクリーンノイズゲインと入力階調との関係の例を示す図である。図１０は、混合比率決定処理部１０５の構成の例を示す図である。図１１は、濃度とスクリーン比率との関係の例を示す図である。

次に、誤差拡散処理部１０３ないしセレクタ１０８の詳細について、図６〜図１１を参照しながら順次説明する。

スクリーン処理部１０４は、図６に示すように、スクリーン処理制御用属性変換部１４１、スムージング処理部１４２、スクリーンリファレンステーブル記憶部１４３、ガンマ補正テーブル記憶部１４４、減算部１４５、およびスクリーン係数乗算部１４６などによって構成される。なお、スクリーン処理部１０４はスクリーン処理を行うが、スクリーン処理自体は、公知の方法で行うことができる。

スクリーンリファレンステーブル記憶部１４３には、スクリーンを再現するための複数のスクリーンリファレンステーブルＴＬＡが記憶されている。スクリーンリファレンステーブルＴＬＡごとに、それによって再現されるスクリーンの形態が異なる。例えば、スクリーンリファレンステーブルＴＬＡごとに、それによって再現される線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、または隣り合う線もしくは点の間隔（ピッチ）が相違する。

スクリーン処理制御用属性変換部１４１には、領域属性データＤＴ１、つまり、ページ画像の各画素がどの属性の領域に属するのかを示すデータが、領域属性判別部１０１から入力される。領域属性データＤＴ１によると、ページ画像の中の、網点内文字輪郭領域、網点内文字内部領域、網点領域、文字輪郭領域、文字内部領域、および連続階調領域の位置が特定される。

どの属性の領域に対してどのスクリーンが用いられるのかが、予め決められている。そして、各スクリーンリファレンステーブルＴＬＡには、それによって表されるスクリーンを識別するための番号が対応付けられている。

スクリーン処理制御用属性変換部１４１は、領域属性データＤＴ１を、ページ画像の中のそれぞれの属性の領域に対応するスクリーンのスクリーンリファレンステーブルＴＬＡの番号を表すデータに変換する。

そして、変換されたデータに基づいて、各属性の領域のスクリーンリファレンステーブルＴＬＡがスクリーンリファレンステーブル記憶部１４３から減算部１４５へ出力される。

つまり、各属性の領域をスクリーンによって表すためのスクリーンリファレンステーブルＴＬＡが選択され減算部１４５へ出力される。

スムージング処理部１４２には、画像データ７０が入力される。スムージング処理部１４２は、画像データ７０が入力された場合に、画像データ７０に対してスムージング処理を施す。これにより、画像データ７０ａが得られる。

ガンマ補正テーブル記憶部１４４には、ページ画像をガンマ補正するためのガンマ補正テーブルＴＬＢが記憶されている。そして、ガンマ補正テーブルＴＬＢおよびスムージング処理部１０２から入力されまたはスムージング処理部１４２によって得られた画像データ７０ａに基づいてページ画像の各画素の補正量が決定され減算部１４５へ出力される。

減算部１４５は、ページ画像の各属性の領域をそれぞれのスクリーンリファレンステーブルＴＬＡによってスクリーン化した後の各画素の濃度から、各画素の補正量を減算する。

さらに、スクリーン係数乗算部１４６は、減算部１４５によって得られたページ画像の各画素の濃度に、スクリーン乗算係数を掛ける。このようにしてページ画像の各画素の濃度が調整され、スクリーン処理画像データ７３が得られる。

誤差拡散処理部１０３は、図７に示すように、スクリーンノイズパターンテーブル記憶部１３１、スクリーンノイズゲインテーブル記憶部１３２、乗算部１３３、加算部１３４、および調整処理部１３５などによって構成される。

誤差拡散処理部１０３には、領域属性判別部１０１から領域属性データＤＴ１が入力され、スムージング処理部１０２から画像データ７１が入力される。

スクリーンノイズパターンテーブル記憶部１３１には、スクリーンノイズを発生させるための複数のスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣが記憶されている。「スクリーンノイズ」は、画像データに加えるノイズであって、規則的に並んだ画素の集まりである。スクリーンノイズに関しては、公知文献１（特許第４１０７１０８号）に詳細に記載されている。

スクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣごとに、それによって表れるスクリーンノイズの形態が異なる。

例えば、スクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣが、図８のような、同一のサブマトリックスＳＮＭが規則的に複数並んだマトリックスを表わすものである場合は、スクリーンノイズによって表わされる線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、または隣り合うサブマトリックスＳＮＭの中の同一の要素（画素）同士のピッチが相違する。

また、各スクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣには、ペアとなるスクリーンリファレンステーブルＴＬＡがスクリーンリファレンステーブル記憶部１４３に存在する。ペアとなるスクリーンリファレンステーブルＴＬＡとは、線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、およびピッチがすべて共通するスクリーンリファレンステーブルＴＬＡである。

すなわち、一対をなすスクリーンリファレンステーブルＴＬＡおよびスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣによると、共通の形態が表れる。つまり、このスクリーンリファレンステーブルＴＬＡによって表わされるスクリーンの形態と、このスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣによって表わされるスクリーンノイズのパターンの形態とは、ほぼ一致する。

スクリーンノイズゲインテーブル記憶部１３２には、スクリーンノイズゲインテーブルＴＬＤが記憶されている。スクリーンノイズゲインテーブルＴＬＤは、図９のようなスクリーンノイズゲインと入力階調との関係を示すテーブルである。

画像データ７０および領域属性データＤＴ１が誤差拡散処理部１０３に入力されると、スクリーンノイズパターンテーブル記憶部１３１およびスクリーンノイズゲインテーブル記憶部１３２から、次に説明するデータが乗算部１３３へ出力される。

スクリーンノイズパターンテーブル記憶部１３１に記憶されているスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣのうちの、領域属性データＤＴ１に示されるそれぞれの属性の領域に対応するスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣが乗算部１３３へ出力される。

また、スクリーンノイズゲインテーブル記憶部１３２のスクリーンノイズゲインテーブルＴＬＤから、ページ画像の中の各属性の領域ごとの濃度（入力階調）に対応するスクリーンノイズゲインが乗算部１３３へ出力される。

乗算部１３３は、ページ画像の各属性の領域ごとに、次のような演算処理を行う。

乗算部１３３は、領域の画像に、入力されたスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣに示される各濃度に、入力されたスクリーンノイズゲインを掛ける。

なお、このスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣは、その領域に対するスクリーン処理部１０４によるスクリーン処理で用いられたスクリーンリファレンステーブルＴＬＡのペアである。

また、スクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣの中のサブマトリックスＳＮＭを構成する各要素（画素）の値は、次の通りである。濃度の最大値（つまり、階調数）を「Ｃｍａｘ」とすると、サブマトリックスＳＮＭの各要素の値を小さい順に並べると、最小値はおよそＣｍａｘ×（−１／２）であり、最大値はおよそＣｍａｘ×（１／２）であり、残りの値は最小値と最大値の間にほぼ等間隔に並べられる。例えば、４０９６階調であれば、−２０４８〜２０４７の間に並べられる。また、すべての要素の平均値は、ほぼ０（ゼロ）である。

加算部１３４は、画像データ７１に示される各画素の濃度に、乗算部１３３によって得られた、各画素に対応する濃度を加算する。つまり、スクリーンノイズゲインによって調整されたスクリーンノイズをページ画像に加える。スクリーンノイズの加え方として、例えば公知文献１に記載されるような公知の方法が用いられる。

そして、調整処理部１３５は、加算部１３４によって得られた各画素の濃度を示すデータに対して、誤差の減衰の処理、積分フィルタを掛ける処理、スムージング処理、またはドットを細らせる処理などを施す。このようにして、スクリーン処理画像データ７３が生成される。

図５に戻って、混合比率決定処理部１０５は、誤差拡散処理部１０３によって誤差拡散処理がなされたページ画像とスクリーン処理部１０４によってスクリーン処理がなされたページ画像との混合の比率を次のように決定する。

混合比率決定処理部１０５には、領域属性データＤＴ１が領域属性判別部１０１から入力され、画像データ７１がスムージング処理部１０２から入力される。

混合比率決定処理部１０５は、図１０に示すように、平均値算出部１５１、最小値選択部１５２、セレクタ１５３、および混合比テーブル記憶部１５４などによって構成される。

平均値算出部１５１は、ページ画像の各画素を注目画素として選択し、画像データ７１に基づいて、注目画素を中心とするＭ×Ｎの範囲内に位置する各画素の濃度の平均値を算出する。例えば、Ｍが「３」でありＮが「５」である場合は、注目画素を中心とする３×５の範囲内に位置する１５個の画素の濃度の平均値を算出する。

最小値選択部１５２は、ページ画像の各画素を注目画素として選択し、画像データ７１に基づいて、注目画素を中心とするＭ×Ｎの範囲内に位置する各画素の濃度のうちの最小値を選択する。

セレクタ１５３は、ページ画像の画素ごとに、平均値算出部１５１によって算出された平均値および最小値選択部１５２によって算出された最小値のうちのいずれかを、次のように選択する。

セレクタ１５３は、連続階調領域または文字内部領域に属する画素については、平均値を選択する。一方、文字輪郭領域、網点領域、網点内文字輪郭領域、および網点内文字内部領域に属する画素については、最小値を選択する。

混合比テーブル記憶部１５４は、図１１のような濃度とスクリーン比率との関係を示す混合比テーブルＴＬＦが記憶されている。

そして、ページ画像の画素それぞれの、セレクタ１５３によって選択された平均値または最小値に対応するスクリーン比率が、混合比テーブル記憶部１５４から混合処理部１０７へ出力される。

図５に戻って、混合処理部１０７には、誤差拡散画像データ７２が誤差拡散処理部１０３から入力され、スクリーン処理画像データ７３がスクリーン処理部１０４から入力される。

混合処理部１０７は、混合比率決定処理部１０５によって決定されたスクリーン比率に基づいて、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。混合する処理の方法は、第一の実施形態の場合と同様である。つまり、混合処理部１０７は、ページ画像の各画素の濃度を次の（１）式によって算出し、各画素の濃度を示す混合画像データ７４を生成する。

処理方法選択部１０６には、ページ画像の各属性の領域ごとに、スクリーン処理、誤差拡散処理、および混合処理のうちのいずれか１つを次のように選択する。例えば、連続階調領域および網点領域については、混合処理を選択する。文字輪郭領域、文字内部領域、網点内文字輪郭領域、および網点内文字内部領域については、誤差拡散処理を選択する。選択の結果は、セレクタ１０８へ出力される。

セレクタ１０８には、さらに、誤差拡散画像データ７２が誤差拡散処理部１０３から入力され、スクリーン処理画像データ７３がスクリーン処理部１０４から入力され、混合画像データ７４が混合処理部１０７から入力される。

セレクタ１０８は、ページ画像の各画素の濃度を次のように選択する。処理方法選択部１０６によってスクリーン処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、スクリーン処理画像データ７３に示される濃度を選択する。処理方法選択部１０６によって誤差拡散処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、誤差拡散画像データ７２に示される濃度を選択する。処理方法選択部１０６によって混合処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、混合画像データ７４に示される濃度を選択する。

そして、セレクタ１０８によって選択されたページ画像の各画素の濃度を示す出力画像データ７５が生成され、印刷装置１０ｆなどへ出力される。

このようにして生成された出力画像データ７５が、階調数が低減されたページ画像の画像データである。

図１２は、従来の方法による混合の結果の例および第二の実施形態による混合の結果の例を示す図である。

第一の実施形態および第二の実施形態によると、誤差拡散処理によってハーフトーン処理されたページ画像とスクリーン処理によってハーフトーン処理されたページ画像とを、画素ごとに濃度に応じた比率で混合した。よって、境界付近の不連続性を従来よりも目立たなくすることができる。

さらに、第二の実施形態によると、同一の領域について、共通の形態を再現し得る一対のスクリーンリファレンステーブルＴＬＡおよびスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣをそれぞれ用いて、スクリーン処理および誤差拡散処理を行った。これにより、オンドットの位相を合わせることができ、濃度ムラを抑えつつ低階調の画像を得ることができる。

つまり、図１２（Ａ）に示すように、従来は、混合（合成）したページ画像に濃度ムラが多く発生することがあったが、第二の実施形態によると、図１２（Ｂ）に示すように、濃度ムラを抑えることができる。

第二の実施形態では、ピッチが同じであるスクリーンリファレンステーブルＴＬＡおよびスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣをそれぞれ用いて、同一の領域に対するスクリーン処理および誤差拡散処理を行ったが、ピッチの比が１：ＮまたはＮ：１（ただし、Ｎは、２以上の自然数。）であるスクリーンリファレンステーブルＴＬＡおよびスクリーンノイズパターンテーブルＴＬＣを用いてもよい。

第二の実施形態では、スクリーンノイズゲインテーブルＴＬＤは、図６のようなスクリーンノイズゲインと入力階調との関係を示したが、スクリーンノイズゲインとスクリーン比率との関係を示してもよい。この場合は、スクリーンノイズゲインテーブルＴＬＤは、スクリーン比率が高くなるほどスクリーンノイズゲインが高くなるように、両関係を示せばよい。また、誤差拡散処理部１０３には、混合比率決定処理部１０５によって決定されたスクリーン比率（α％）が入力される。

第一の実施形態および第二の実施形態では、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像に対して階調数の低減の処理を行ったが、デジタルカメラによって撮影された画像に対して行ってもよい。または、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像に対して行ってもよい。

第一の実施形態および第二の実施形態では、誤差拡散処理によって階調数が低減された画像およびスクリーン処理によって階調数が低減された画像を適宜合成したが、他の方法によって階調数が低減された画像を組み合わせてもよい。または、３つ以上の処理によってそれぞれに階調数が低減された３つの画像を組み合わせてもよい。

その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、テーブルの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

１ 画像形成装置（画像処理装置）
１０３、３０３ 誤差拡散処理部（第二のハーフトーン処理手段）
１０４、３０４ スクリーン処理部（第一のハーフトーン処理手段）
１０７、３０６ 混合処理部（ハーフトーン画像混合手段）
１５１ 平均値算出部（濃度検出手段）
１５２ 最小値選択部（濃度検出手段）
１５３ セレクタ（混合比率決定手段）
１５４ 混合比テーブル記憶部（混合比率決定手段）
３２１ 網点線数判定部（ライン出現頻度検出手段）
３２２ 濃度判定部（濃度検出手段）
７０、８１、８０、８１ 画像データ
７２、８２ 誤差拡散画像データ
７３、８３ スクリーン処理画像データ
７４ 混合画像データ
８４ 混合画像データ
７５ 出力画像データ

Claims (8)

1. 入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、
   前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、
   前記入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、
   連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出するライン出現頻度検出手段と、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度に基づいてかつ前記頻度が高いほど高くなるように決定する、混合比率決定手段と、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 入力された入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、
   前記入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像と第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定する混合比率決定手段と、
   前記入力画像に対してスクリーン処理を施すことによって前記第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、
   前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて前記第一の低階調画像生成手段による当該特定の領域に対する前記スクリーン処理で用いられるスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加える誤差拡散処理を施すことによって、前記第二の低階調画像を生成する、第二の低階調画像生成手段と、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
3. 入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、
   前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、
   前記入力画像の画素ごとに、当該画素の濃度として、当該画素を中心とする所定の範囲内の各画素の濃度の平均値、当該所定の範囲内の各画素の濃度の最小値、および当該所定の範囲内の各画素を二値化した際の黒の画像の含有率のうちのいずれかを検出する、濃度検出手段と、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記入力画像の画素ごとに、当該画素の検出された濃度に基づいて決定する、混合比率決定手段と、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記画素ごとの前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 前記濃度検出手段は、前記入力画像の属性に応じて、前記平均値および前記最小値のうちのいずれかを前記入力画像の画素の濃度として検出する、
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成し、
   前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成し、
   前記入力画像の濃度を検出し、
   連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出し、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度に基づいてかつ前記頻度が高いほど高くなるように決定し、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、
   ことを特徴とする画像の低階調化方法。
6. 入力された入力画像の濃度を検出し、
   前記入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像と第二の低階調画像との混合の比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定し、
   前記入力画像に対してスクリーン処理を施すことによって前記第一の低階調画像を生成し、
   前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて前記第一の低階調画像生成手段による当該特定の領域に対する前記スクリーン処理で用いられるスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加える誤差拡散処理を施すことによって、前記第二の低階調画像を生成し、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、
   ことを特徴とする画像の低階調化方法。
7. 入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成し、
   前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成し、
   前記入力画像の画素ごとに、当該画素の濃度として、当該画素を中心とする所定の範囲内の各画素の濃度の平均値、当該所定の範囲内の各画素の濃度の最小値、および当該所定の範囲内の各画素を二値化した際の黒の画像の含有率のうちのいずれかを検出し、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を、前記入力画像の画素ごとに、当該画素の検出された濃度に基づいて決定し、
   前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記入力画像の画素ごとの前記比率に応じて混合する、
   ことを特徴とする画像の低階調化方法。
8. 前記入力画像の画素の濃度として、前記平均値および前記最小値のうちのいずれかを前記入力画像の属性に応じて検出する、
   請求項７に記載の画像の低階調化方法。

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