JP5219591B2

JP5219591B2 - 画像処理装置およびその方法

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Description

本発明は、ハーフトーンスクリーンの作成およびハーフトーンスクリーンを用いる画像処理に関する。

●誤差拡散法
インクジェット方式のプリンタを始めとして、多くの印刷装置において、誤差拡散法をベースにした階調再現法が用いられている。誤差拡散法は、画像データを二値化した際に発生する誤差を、これから二値化する画素に分配する。その結果、局所的な濃度が保存され、かつ、解像度や画像の先鋭さにも優れるため、階調を良好に再現することができる。

図1は誤差拡散法による信号処理手順を示す図である。

二値化部22は、N番目の入力画素データX[n]を二値化して、出力画素データY[n]を出力する。誤差検出器27は、入力画素データX[n]の二値化によって生じた誤差（差分）を誤差データYe[n]として出力する。誤差配分マトリクス（誤差拡散マトリクス）25は、誤差データYe[n]を未二値化画素（これから二値化される画素）に配分（拡散）する。加算器21は、誤差配分マトリクス25から出力される配分データXe[n]を、誤差を配分すべき未二値化画素の画素データに加算する。

図2は未二値化画素と配分強度の関係を示す図である。

記号×で示す画素は二値化の注目画素であり、xは記録の主走査方向を、yは記録の副走査方向を表す。注目画素×の上方に配したハッチング部は既二値化画素（二値化後の画素）を示し、注目画素×の下方が未二値化画素である。未二値化画素に付した数字は配分比率で、例えば、xおよびy方向に注目画素×と隣接する画素には誤差データYe[n]の7/48が配分され、注目画素×の斜め右下および左下の画素には誤差データYe[n]の5/48が配分される。

このような誤差拡散法を施した画像の空間周波数特性は、低周波数域のスペクトル強度が低下した所謂ブルーノイズ特性を示す。ブルーノイズ特性は、一般に、空間周波数特性が高周波数域まで延びていて、解像度特性に優れ、かつ、二値化によって生じる誤差を再利用するため、画像の濃度が局所的に保存され、良好な階調再現性を呈す。従って、誤差拡散法は、インクジェット方式の印刷装置にはよく用いられている。しかし、電子写真方式の印刷装置には、後述する理由から、安定した出力が得られず実用的ではない。

電子写真方式の印刷装置は、光ビームを走査して、有機光導電体(OPC)やアモルファスシリコンなどの感光ドラムの一様に帯電された表層から電荷を除電する露光過程を有する。この露光過程は非線形性を有する。また、現像、転写、定着などの電子写真プロセスの複雑さも非線形性の要因になる。

この非線形特性により、印刷ドットの間で干渉が生じ、階調性が著しく損なわれる。例えば、独立した1ドットを印刷しようとしてもドットは記録され難く、数ドットのクラスタ状態になると確実にドットが記録される。このため高周波特性が低下すると同時に、画像のハイライト域の階調性が劣化する。

また、ドット間の距離が小さいとトナーが移動してドットがつながることがある。なお、インクジェット方式のように、インク滴をメディアに付着させてドットを記録するプロセスは、インクとメディアの間のミクロ現象はあるが、印刷ドットの間の干渉は生じ難く、確実にドットを記録することができる。

このように、電子写真方式の印刷装置は、電子写真プロセスの非線形性によって、画像の空間周波数の変動に弱く、誤差拡散法を、そのまま電子写真方式の印刷装置に適用することはできない。

●AM変調方式
電子写真方式の印刷装置において、非線形性を考慮して、階調性がある画像を再現する場合、網点をベースとするハーフトーン形成法や、ドットをクラスタ化したハーフトーンスクリーンを用いる。つまり、主空間周波数をある帯域に制限して、高周波成分を低下させて印刷を行う必要がある。

網点方式によるAM変調方式は、網点の格子間隔によって基本周波数が一定になり、電子写真方式においても安定な階調再現特性が得られる。反面、カラー印刷においてはCMYK各色のトナーを重ねることでモアレが発生し易い。

モアレを抑えるには、色成分ごとにスクリーン角を変えて、色成分の間で生じるモアレビートを高周波数域に追いやり、モアレが視覚的に目立たないようにする。例えば、Yのスクリーン角を30度、C、M、Kのスクリーン角を0または60度に設定して、色成分の重なりによるモアレを抑制する。

また、ディジタルハーフトーン処理においては、ディジタル画像の解像度が離散的であるためスクリーン角を任意に取ることができない。しかし、色成分ごとに最適かつ離散的なスクリーン角を選択すれば、モアレを抑制することができる。

ただし、スクリーン角を導入し最適化しても、モアレビートを高周波数域に追いやるだけで、色成分の重なりによって生じる独特のパターンが残る。これが所謂ロゼッタパターンであり、高画質な画像を出力する場合の障害になる。とくに、高画質の写真画像を出力する場合、銀塩プロセスの写真のように滑らかな画質再現が求められ、ロゼッタパターンは大きな障害である。

●FM変調方式
別のアプローチとして、誤差拡散やブルーノイズマスクによるFM変調方式によって階調を再現する方法がある。FM変調方式は、印刷ドットの配置がランダムになり、階調性も良好で、色成分の重なりによるモアレもないため、インクジェット方式や熱転写方式などで広く採用される。しかし、FM変調方式は、ドット間隔が変化し、ドット間隔を自由にコントロールすることができない。例えば、濃度値が高くなるに連れてドットの間隔が徐々に縮まる。このため空間周波数特性が高周波数に及び、印刷装置の周波数特性の影響をもろに受ける。従って、空間周波数変動の影響を受け易い電子写真方式の印刷装置にFM変調方式は向かない。

●グリーンノイズ法
これらの問題を解決する方式として、グリーンノイズ法が知られている。グリーンノイズ法は、Daniel L. Lau、Gonzalo R. Arce著「Modern Digital Halftoning (Signal Processing and Communications)」や、米国特許6,798,537号公報で詳述されている。なお、グリーンノイズとは、ホワイトノイズやブルーノイズに対して、分布帯域が中間周波数に存在するために名付けられたものである。

図3はグリーンノイズ法による信号処理手順を説明する図である。

二値化部22は、N番目の入力画素データX[n]を二値化して、出力画素データY[n]を出力する。誤差検出器27は、入力画素データX[n]の二値化によって生じた誤差（差分）を誤差データYe[n]として出力する。誤差配分マトリクス25は、誤差データYe[n]を未二値化画素に配分する。加算器21は、誤差配分マトリクス25から出力される配分データXe[n]を、誤差を配分すべき未二値化画素の画素データに加算する。ここまでは、図1に示す誤差拡散法と同じである。

演算部23は、複数の既二値化画素（以下、参照画素）の値を取得し、所定の演算を施す。ゲイン調整器24は、演算部23が出力するデータに所定のゲインhを乗じたデータXh[n]を計算する。加算器26は、加算器21が出力する画素データにデータXh[n]を加算する。二値化部22は、誤差およびデータXh[n]が加算された画素データXk[n]（フィードバック量）を入力する。

図4は参照画素と参照強度の関係を示す図である。

図2と同様に、記号×で示す画素は二値化の注目画素であり、xは記録の主走査方向を、yは記録の副走査方向を表す。注目画素×の上方に配したハッチング部は既二値化画素を示す。a0、a1、a2、a3で示す既二値化画素は参照画素であり、値a0、a1、a2、a3は参照強度を示す。なお、参照画素は、注目画素×の近傍の既二値化画素であり、参照画素の選定によって画質は大きく変化する。また、参照強度ai=0は、対応する既二値化画素のデータを参照しないことを表し、Σai=1になるように参照強度は正規化されている。ゲイン調整器24の出力は下式で表される。
Xh[n] = h×Σ_i(ai×Yi) …(1)
ここで、hはゲイン係数、
Yiはi番目の参照画素の値(0 or 255)。

●グリーンノイズ法による二値化結果
図5は二値化前の画像を示す図で、画素値が0（左端）から255（右端）まで滑らかに変化する階調画像を示している。

図6はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、誤差拡散係数は図4に示すJarvisによる誤差拡散係数を用い、ゲイン調整器24のゲイン係数はh=0.2である。図7は参照画素と参照強度の関係を示す図で、注目画素×に対して、主走査方向と副走査方向に隣接する既二値化画素を1：1の強度比で参照する。図6に示す画像は、グリーンノイズ法によってクラスタ化されたドットにより階調が表現された出力画像を示している。

図8はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化する際にゲイン係数hを変化させた場合の出力画像の変化を示す図である。

図8(a)はh=0にして既二値化画素からのフィードバックを行わない出力画像例である。この場合、Jarvisの誤差拡散係数を用いた誤差拡散法による階調画像になる。

図8(b)(c)はそれぞれh=0.2、h=0.4の出力画像例を示している。ゲイン係数hが大きくなるに連れてクラスタのサイズが大きくなり、見掛上、粒状性が粗い階調画像を示すようになる。言い換えれば、ゲイン係数hが大きくなるに連れてグリーンノイズが低周波数域にシフトすることが分かる。つまり、誤差拡散法により高周波数まで延びたノイズの周波数特性を、ゲイン係数hを増加させることで、電子写真方式で安定に扱える空間周波数域まで低減可能である。グリーンノイズ法を採用すれば、極めて接近したドットにクラスタを形成させ、電子写真方式の不安定な空間周波数域を避けて、安定な空間周波数域における画像形成が可能になる。

しかし、図8(c)の階調画像から分かるように、ある濃度領域において、ドットパターンは等間隔の平行線状のパターンを示し、クラスタドットのランダム性が消失している。

図9は図8(c)に示す階調画像の二次元FFTによるスペクトルパターンを示す図である。図9の白い領域は強度が大きいスペクトルを示す。図9から分かるように、二次元スペクトル分布が等方的な環状にならず、ある方向（図9では左上から右下方向）に強いスペクトルを呈す。これは、図8(c)の階調画像の平行線状のパターンのスペクトルを反映したものである。

図10は図9に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った、中心より少し右寄りの断面のスペクトル強度を示す図である。零周波数（図10の横軸における128の位置）を中心に、スペクトル強度のパターンは非対称を示す。

周期的な平行線状パターンの発生は、モアレ回避に悪影響を与える。本来はランダムに分散すべきドットが、ある濃度域で周期的なパターンを形成する場合、その濃度域において他の色の周期的なパターンが重なり、モアレが生じる。FM変調方式のスクリーンは、モアレを回避した高画質出力が狙いであり、モアレの発生は大きな問題である。

米国特許6,798,537号公報

本発明は、グリーンノイズ法によってクラスタ化されたドットによるテクスチャの発生を低減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、入力画像を画素ごとにグリーンノイズ法により量子化する際に、注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる第一の画素群の量子化値を参照して得られる第一の参照データ、並びに、前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる、前記第一の画素群とは異なる画素配置の第二の画素群の量子化値を参照して得られる第二の参照データを生成可能にし、前記第一および第二の参照データの一方から得られる加算値を前記注目画素の値に加算し、前記加算値が加算された注目画素を量子化し、前記注目画素の量子化により発生した量子化誤差を、前記注目画素の近傍にある量子化前の画素に誤差拡散することを特徴とする。

本発明によれば、グリーンノイズ法によってクラスタ化されたドットによるテクスチャの発生を低減することができる。

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11は実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

スキャナ11と、電子写真方式のプリンタ12を有する複合機(MFP)10は、内蔵するコントローラ13によって、その機能が制御される。

コントローラ13のCPU17は、RAM15をワークメモリとして、ROM14やハードディスクドライブ(HDD)16に格納されたオペレーティングシステム(OS)や各種プログラムを実行する。HDD16は、制御プログラム、画像処理プログラムなどのプログラムや画像データを記憶する。

CPU17は、表示部18にユーザインタフェイスを表示して、表示部18のソフトウェアキーや、操作パネル19のキーボードからユーザ指示を入力する。例えば、ユーザ指示がコピーを示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像をプリンタ12によって印刷する（コピー機能）。

通信部20は、図には示さないが、公衆回線やネットワークに接続する通信インタフェイスである。CPU17は、ユーザ指示がファクシミリ送信を示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像を、通信部20を制御してユーザが指定する相手先にファクシミリ送信する（ファクシミリ機能）。また、ユーザ指示がプッシュスキャンを示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像を、通信部20を制御して指定のサーバ装置に送信する（プッシュスキャン機能）。また、通信部20がファクシミリ画像を受信した場合、CPU17は、受信画像をプリンタ12で印刷する（ファクシミリ機能）。また、通信部20が印刷ジョブを受信した場合、CPU17は、印刷ジョブに従いプリンタ12で画像を印刷する（プリンタ機能）。また、通信部20がプルスキャンジョブを受信した場合、CPU17は、スキャンジョブに従いスキャナ11によって読み取った原稿画像を指定のサーバ装置やクライアント装置に送信する（プルスキャン機能）。

●ドットジェネレータ
図12はクラスタハーフトーンスクリーンを生成するドットジェネレータの構成例を示すブロック図である。なお、ドットジェネレータは、コントローラ13の一部として構成される。

同期信号入力部30は、同期信号として、プリンタ12から1ラインの走査タイミングを示す水平同期信号Hsync、一頁の走査タイミングを示す垂直同期信号Vsync、および、画素クロックVclockを入力する。これら同期信号は、順次、RAM15に割り当てられた画像メモリ31に入力され、図示しない感光ドラムの走査位置に対応する画像データが出力される。

また、同期信号は、順次、二値化処理部33に入力される。二値化処理部33は、画像メモリ31から入力される画像データを二値化処理する。

レーザドライバ34は、二値化処理部33が出力する二値信号に従いビーム光源35を駆動して、ビーム光源35の発光を制御する。例えば、二値信号が‘1’の場合はビーム光源35に光ビーム36を出力させ（レーザオン）、‘0’の場合はビーム光源35に光ビーム36を出力させない（レーザオフ）。

電子写真プロセスの詳細は省略するが、光ビームはプリンタ12の感光ドラムを走査して、感光ドラム上に静電潜像を形成（光露光）する。静電潜像はトナーによって現像され、トナー像として記録紙に転写される。カラー画像を形成する場合は各色成分のトナー像が記録紙に重畳転写される。その後、記録紙は、定着器に送られてトナー像が記録紙に定着された後、プリンタ12外へ排出される。

［二値化処理部］
図13は二値化処理部33の基本構成例を示すブロック図である。なお、図1、図3に示した構成と同様の構成は、同一符号を付して、説明を省略する場合がある。

本実施例の二値化処理部33は、大別すると、二値化誤差を複数の未二値化画素に配分する配分手段、既二値化画素のデータを注目画素に付加する付加手段、および、付加手段を制御する制御手段から構成される。

配分手段は、図1において説明した二値化部22、誤差検出器27、誤差配分マトリクス25、および、加算器21に相当する。

また、付加手段は、図3において説明した演算部23、ゲイン調整器24、および、加算器26に相当する。

また、制御手段は、入力画素データX[n]および/または出力画素データY[n]に基づき、付加手段を制御する制御部28から構成される。

●制御部の詳細
図14は二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。

制御部28は、複数の既二値化画素のデータから、参照画素が異なる二つの演算部23aと23bの何れかを適応的に選択し、選択した演算部23aまたは23bに複数の既二値化画素のデータを入力する。

図4に示した参照画素と参照強度a0、a1、a2、a3を用いる場合の、既二値化画素からのフィードバック量Xk[n]は次式で表される。
Xk[i, j] = h・Σ_p(a_p×Y_p)
= h(a0・Y0 + a1・Y1 + a2・Y2 + a3・Y3) …(2)
ここで、[i, j]は注目画素X[n]の空間座標（図15参照）、
Y0 = Y[i-1, j-1]、
Y1 = Y[i, j-1]、
Y2 = Y[i+1, j-1]、
Y3 = Y[i-1, j]、
Σai = 1。

演算部23aと23bは、例えば、次のように異なる参照強度をもつとする。
演算部23a：C1(a0, a1, a2, a3) = C1(0, 1, 0, 1)
演算部23b：C2(a0, a1, a2, a3) = C2(1, 1, 0, 1)

制御部28は、例えば、次のルール(3)に従い演算部23aまたは23bを選択する。
if Y3 = Y1（Y[i-1, j] = Y[i, j-1]）
演算部23b（C2）を選択する；
else
演算部23a（C1）を選択する； …(3)

図16は制御部28による演算部23aまたは23bの選択処理を示すフローチャートである。

制御部28は、既二値化画素のデータY3とY1を読み込み(S40)、Y3とY1を比較して(S41)、Y3=Y1の場合は演算部23b（C2）を選択し(S42)、Y3≠Y1の場合は演算部23a(C1)を選択する(S43)。言い換えれば、注目画素の上の画素と直前の画素が、二値化によって、ともに白または黒に塗り潰されていれば、演算部23b（C2）を選択し、白と黒の組み合わせであれば演算部23a（C1）を選択する。

●制御アルゴリズム
図17はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、注目画素の上の既二値化画素だけを参照画素とした例である。この場合、出力画像のドットパターンは、縦方向につながったパターンが主になる。

既二値化画素のデータは0か255であり、それをh倍した値（0 or 255×h）が注目画素のデータに加算される。その結果、注目画素の二値化は、参照画素の特性に倣う確率が高くなり、参照画素が白の場合は白、黒の場合は黒に二値化される確率が高い。従って、出力画像のドットパターンは、参照画素の方向（この例では縦方向）につながったパターンが主になる。

横方向も同じである。図18はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、注目画素の左の既二値化画素だけを参照画素とした例である。この場合、出力画像のドットパターンは、横方向につながったパターンが主になる。

このように、グリーンノイズ法は、参照画素の位置がドットパターンの特性に大きく影響する。図17、図18に示す出力画像は、あえて参照画素を一つにしたもので、画質的にはよくない。

図19はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、注目画素の左と上の二つの既二値化画素を参照画素とした、つまり演算部23a（C1）を選択した場合の出力画像である。この場合、図19に示す出力画像の中央部（中間濃度値128の近傍）には斜めに平行線状のパターンが生じる。つまり、二つの参照画素が左下から右上に並ぶので、出力画像の中間濃度域で左下から右上に向かう傾きをもつ（以下、右45度）平行線状パターンが出現する。

また、図20はグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、注目画素の左、上、斜め左上の三つの既二値化画素を参照画素とした、つまり演算部23b（C2）を選択した場合の出力画像である。この場合、三つの参照画素の重心が左上方向にあるので、出力画像の中間濃度域で左上から右下に向かう傾きをもつ（以下、左45度）平行線状パターンが出現する。

前述したように、制御部28は、演算部23aと23bを切り替えることで、参照画素の組み合わせを適応的に切り替えるものである。この切り替えの制御アルゴリズムには次が有効である。
既二値化画素のデータを参照する；
if (右45度の平行線状パターンが存在する)
左45度の平行線状パターンが出現する参照画素にする；
else
右45度の平行線状パターンが出現する参照画素にする； …(4)

右45度の平行線状パターンを判定するには、既二値化画素Y3（Y[i-1, j]）とY1（Y[i, j-1]）のデータがともに255か0が必要条件である。つまり、上述したルール(3)および図16に示すフローは、上記の制御アルゴリズム(4)を満たすものである。

図21はルール(3)に従うグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、ゲイン係数はh=0.4である。図21に示す出力画像は、ゲイン係数が同じh=0.4の図8(c)の出力画像に比べ、中間濃度域の平行線状パターンが消滅し、クラスタドットのランダム性が増大している。

図22は図21に示す階調画像の二次元FFTによるスペクトルパターンを示す図である。また、図23は図22に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った、中心より少し右寄りの断面のスペクトラム強度を示す図である。図8(c)に示す階調画像のスペクトルパターン（図9、図10）と比較すると、図22に示す階調画像のグリーンノイズ特性はほぼ環状に分布し、その断面も中央に対してほぼ対称になっていることが分かる。

図24はグリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図である。図24(a)(b)は通常のグリーンノイズ法を、図24(c)(d)はルール(3)に従うグリーンノイズ法を適用した。なお、ゲイン係数hは、図24(a)(c)が0.2、図24(b)(d)が0.4である。

ゲイン係数がh=0.2の場合、通常のグリーンノイズ法とルール(3)に従うグリーンノイズ法の差は僅かである。しかし、ゲイン係数がh=0.4においては、通常のグリーンノイズ法（図24(b)）では右45度の平行線状パターンが観察されるが、ルール(3)に従うグリーンノイズ法（図24(d)）では右45度の平行線状パターンが消失している。

このように、既二値化画素のデータを注目画素に付加する付加手段を適応的に制御することで、クラスタドットのパターンを制御することが可能になり、モアレの発生が少ない高画質の出力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。

実施例1の図21に示した出力画像（h=0.4）には、中間濃度度域に僅かながら横向きの平行線状パターンが存在する。一方、図には示さないが、h=0.2とすると平行線状パターンは発生せずに、ランダム状のクラスタパターンを呈す。そこで、実施例2においては、中間濃度域の画像データに対して（または、画像データの値に応じて）ゲイン係数hを制御することによって、さらに画質改善する。

図25は実施例2の二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。

設定部29は、入力画素データX[n]を入力して、注目画素のデータに応じて、ゲイン係数hを設定する。

図26は注目画素のデータとゲイン係数hの関係を示す図である。データ128に対するゲイン係数hを最小値hminにして画質の改善を図る。注目画素のデータXに対するゲイン係数hは次の二次関数で表される。
h = (hmax - hmin)・(X - 128)²/128² + hmin …(5)

こうすれば、ゲイン係数hは、注目画素のデータXに応じてhminからhmaxの値をとり、X=128において最小値hminになる。なお、式(5)には二次関数を用いる例を示したが、X=0、255におけるゲイン係数hの変化率を少なくするために、次の関数を用いれば、ゲイン係数をより滑らかに変化させて、高画質の画像を得ることができる。
h = (hmax - hmin)・cos²(πX/255) + hmin …(6)

図27はゲイン係数hを可変にして、ルール(3)に従うグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図である。図21に示した出力画像に比べると、中間濃度域の平行線状パターンが消失し、さらに画質が向上している。図28は実施例2のグリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図で、写真画像に対しても良好な出力画像が得られる。

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29は実施例3の二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。

制御部28は、注目画素のデータに基づき、演算部23a〜23cを選択する。図30は参照画素と参照強度の関係を示す図である。図31は制御部28が選択する演算部23a〜23cと注目画素のデータの関係を示す図である。つまり、制御部28は下記のルール(7)によって演算部23a〜23cを選択する。
注目画素のデータXを参照する；
if (0 ≦ X ＜ 85)
演算部23a（C1）を選ぶ；
else if (85 ≦ X ＜ 170)
演算部23c（C3）を選ぶ；
else
演算部23b（C2）を選ぶ； …(7)

図32は演算部23a〜23cの違いによる画質の違いを説明する図である。

図32(a)は演算部23a（C1）を選んだ場合を示し、シャドウ域0≦X＜85において良好な階調画像が得られる。しかし、他の濃度域においては平行線状パターンによるテクスチャ構造が生じる。

図32(b)は演算部23c（C3）を選んだ場合を示し、参照画素の数が六画素と多く、中間濃度域85≦X＜170において良好な階調画像が得られる。しかし、他の濃度域においてはクラスタドットが細かくなり過ぎる。

図32(c)は演算部23b（C2）を選んだ場合を示し、ハイライト域170≦X≦255においてランダムなクラスタドットのパターンを呈している。

つまり、参照画素の配置と参照強度の関係（以下、参照画素マトリクス）には、それぞれ最適な濃度域が存在し、一つの参照画素マトリクスでは全濃度域をカバーすることができない。複数の参照画素マトリクスを組み合わせれば、全濃度域で最適な階調画像を得ることができる。従って、注目画素のデータに応じて参照画素マトリクスを切り替えることで、全濃度域で良好な階調画像を得ることができる。

図33はルール(7)に従うグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図で、ゲイン係数はh=0.4である。図21に示した出力画像に比べると、中間濃度域の平行線状パターンが消失し、さらに画質が向上している。図34は実施例3のグリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図で、写真画像に対しても良好な出力画像が得られる。

以上説明した実施例によれば、電子写真方式に適した空間周波数を保持し、安定したクラスタハーフトーンスクリーンを出力することができ、モアレの発生を抑えることができる。その結果、複写機、MFP、オフィス用プリンタなどの電子写真方式のディジタルプリンティングにおいて、モアレを抑えた高画質な画像を安定して出力することができる。

［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、コンピュータが読み取り可能な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)および/または第一の、第二の、第三の、…プログラム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などのデバイス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、第一の、第二の、第三の、…デバイスの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。

誤差拡散法による信号処理手順を示す図、未二値化画素と配分強度の関係を示す図、グリーンノイズ法による信号処理手順を説明する図、参照画素と参照強度の関係を示す図、二値化前の画像を示す図、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、参照画素と参照強度の関係を示す図、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、図8(c)に示す階調画像の二次元FFTによるスペクトルパターンを示す図、図9に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った、中心より少し右寄りの断面のスペクトラム強度を示す図、実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図、クラスタハーフトーンスクリーンを生成するドットジェネレータの構成例を示すブロック図、二値化処理部の基本構成例を示すブロック図、二値化処理部の構成例を示すブロック図、注目画素と参照画素の関係を示す図、制御部による演算部の選択処理を示すフローチャート、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、グリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、ルール(3)に従うグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、図21に示す階調画像の二次元FFTによるスペクトルパターンを示す図、図22に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った、中心より少し右寄りの断面のスペクトラム強度を示す図、グリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図、実施例2の二値化処理部の構成例を示すブロック図、注目画素のデータとゲイン係数hの関係を示す図、ゲイン係数hを可変にして図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図実施例2のグリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図、実施例3の二値化処理部の構成例を示すブロック図、参照画素と参照強度の関係を示す図、制御部が選択する演算部と注目画素のデータの関係を示す図、演算部の違いによる画質の違いを説明する図、ルール(7)に従うグリーンノイズ法により図5に示す階調画像を二値化した結果を示す図、実施例3のグリーンノイズ法により写真画像を二値化した結果を示す図である。

Claims

入力画像を画素ごとにグリーンノイズ法により量子化する画像処理装置であって、
注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる第一の画素群の量子化値を参照して得られる第一の参照データ、並びに、前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる、前記第一の画素群とは異なる画素配置の第二の画素群の量子化値を参照して得られる第二の参照データを生成可能な生成手段と、
前記第一および第二の参照データの一方から得られる加算値を前記注目画素の値に加算する加算手段と、
前記加算値が加算された注目画素を量子化する量子化手段と、
前記注目画素の量子化により発生した量子化誤差を、前記注目画素の近傍にある量子化前の画素に誤差拡散する拡散手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素群のパターンに応じて前記第一の参照データまたは前記第二の参照データが選択的に前記加算手段に入力され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。
前記注目画素の入力値に応じて前記第一の参照データまたは前記第二の参照データが選択的に前記加算手段に入力されることを請求項1に記載された画像処理装置。
前記第一の画素群は、前記注目画素の左上に位置する量子化済みの画素を含み、前記第二の画素群は前記注目画素の左上に位置する量子化済みの画素を含まないことを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素群のパターンに左下から右上に向かう傾きをもつ平行線状パターンが存在する場合は前記第一の参照データが選択的に前記加算手段に入力され、前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素群のパターンに左上から右下に向かう傾きをもつ平行線状パターンが存在する場合は前記第二の参照データが選択的に前記加算手段に入力されることを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
前記注目画素の上に位置する画素と左に位置する画素の量子化結果が同じである場合、前記第一の参照データが選択的に前記加算手段に入力されることを請求項4に記載された画像処理装置。
前記注目画素の入力値が中間濃度域にある場合、前記注目画素の入力値がシャドウ域およびハイライト域にある場合と比べて、前記注目画素の近傍にあるより多くの量子化済み画素を画素群として得られる参照データが選択的に前記加算手段に入力されることを請求項3に記載された画像処理装置。
入力画像を画素ごとにグリーンノイズ法により量子化する画像処理方法であって、
注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる第一の画素群の量子化値を参照して得られる第一の参照データ、並びに、前記注目画素の近傍にある量子化済みの画素からなる、前記第一の画素群とは異なる画素配置の第二の画素群の量子化値を参照して得られる第二の参照データを生成可能にし、
前記第一および第二の参照データの一方から得られる加算値を前記注目画素の値に加算し、
前記加算値が加算された注目画素を量子化し、
前記注目画素の量子化により発生した量子化誤差を、前記注目画素の近傍にある量子化前の画素に誤差拡散することを特徴とする画像処理方法。
コンピュータを請求項1から請求項7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ためのプログラム。