JP5429015B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。

従来の画像処理装置において、クライアントコンピュータなどからＰＤＬ（Page Description Language）で記述された描画データを受け取って解釈し、描画オブジェクト毎に描画処理を行うものがある。この画像処理装置は、描画処理によって生成された中間コードに基づいてビットマップデータを作成し、このビットマップデータの各画素毎あるいは数画素毎にタグ情報を付加している。

このタグ情報は、対象の画素がイメージ、テキスト、グラフィックス及びエッジの何れの属性であるかを特定可能にする情報である。

そして、従来の画像処理装置では、このタグ情報に基づいて、画素毎にそれぞれ線数の異なるスクリーンを用いることによって高品質の文字再現、画像再現が得られるようにしている（特許文献１）。

特開２００６−２６２２０４号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の画像処理装置では、タグ情報によって全く異なるスクリーンパターンが用いられ、異なるスクリーンパターンが隣接して配置された場合には、その境界部分に輪郭が生じ、連続性に違和感が生じてしまう。また、この違和感を解消しようと線数を滑らかに変えようとする場合には、莫大なスクリーンパターンが必要となり、スクリーンパターンを記憶するためのメモリ領域を圧迫する結果となる。

本発明の課題は、属性の異なるスクリーンが隣接して配置された場合でも、その連続性に違和感を覚えさせず、また、莫大なメモリ領域を必要としないで実現可能とする画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。

以上の課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、画像処理装置であって、
ｍ値の画像データにおける注目画素の画素値を、予め定められた閾値に基づいてｎ値（ｎ＜ｍ）化して出力する量子化部と、
注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済画素について前記量子化部においてｎ値化された画素値に所定のフィードバック係数を乗算した値であるフィードバック値を算出するフィードバック部と、
前記量子化部によってｎ値化される前後の注目画素の画素値の差を誤差として、当該注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素の画素値に対して拡散させる誤差拡散部と、
注目画素の画素値に、前記誤差拡散部によって拡散された誤差を加算する第１加算部と、
前記第１加算部によって誤差が加算された注目画素の画素値に、前記フィードバック部において算出されたフィードバック値を加算する第２加算部と、を備え、
前記フィードバック部は、注目画素に対応する属性情報に基づいてフィードバック係数を決定し、該決定したフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数としてフィードバック値の算出を行うことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、
前記フィードバック部は、前記属性情報に基づくフィードバック係数が出力されるように構成されたルックアップテーブルを記憶しており、前記ルックアップテーブルから出力されたフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、
前記フィードバック部は、注目画素及び該注目画素に対して所定の属性判定対象位置に配置される１以上の周辺画素のそれぞれに対応する属性情報に基づいて前記乗算に用いるフィードバック係数を決定することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の画像処理装置において、
前記フィードバック部は、注目画素を含むＭ行Ｎ列（Ｍ≧１／Ｎ≧１）によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報を特定する各数値の平均値を算出し、該算出結果に対応するフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の画像処理装置において、
前記フィードバック部は、注目画素を含むＭ行Ｎ列（Ｍ≧１／Ｎ≧１）によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報に対応するそれぞれのフィードバック係数の平均を算出し、該算出されたフィードバック係数の平均値を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の画像処理装置において、
前記属性情報には、エッジ、文字、下地、イメージをそれぞれ特定するものが含まれ、
前記フィードバック部は、前記属性情報の組み合わせがエッジと下地とを含むものであるときは、注目画素に対応する属性情報に対応するフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定し、それ以外の組み合わせであるときは、平均値の算出結果によるフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、画像処理方法であって、
ｍ値の画像データにおける注目画素の画素値を、予め定められた閾値に基づいてｎ値（ｎ＜ｍ）化して出力する量子化工程と、
注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済画素について前記量子化工程においてｎ値化された画素値に所定のフィードバック係数を乗算した値であるフィードバック値を算出するフィードバック工程と、
前記量子化工程においてｎ値化される前後の注目画素の画素値の差を誤差として、当該注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素の画素値に対して拡散させる誤差拡散工程と、
注目画素の画素値に、前記誤差拡散工程において拡散された誤差を加算する第１加算工程と、
前記第１加算工程において誤差が加算された注目画素の画素値に、前記フィードバック工程において算出されたフィードバック値を加算する第２加算工程と、を含み、
前記フィードバック工程において、注目画素に対応する属性情報に基づいてフィードバック係数を決定し、該決定したフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数としてフィードバック値の算出を行うことを特徴とする。

本発明によれば、属性の異なるスクリーンが隣接して配置された場合でも、その連続性に違和感を覚えさせず、また、莫大なメモリ領域を必要としないで実現可能とすることができる。

本発明に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 注目画素、処理済み画素及び未処理画素の位置関係を示す図である。 属性情報とフィードバック係数との関係を示す図である。 注目画素及び直前画素の属性情報とフィードバック係数との関係を示す図である。 画像処理の手順を表すフローチャートである。 本発明に係る他の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、発明の範囲は図示例に限定されない。
本発明に係る画像処理装置としては、例えばプリンタ、複写機、ファクシミリ装置又はこれらの複合機等が挙げられるが、画像を構成する各画素における多値データを量子化する処理を行う画像処理装置であればこれに限定されない。

図１は、画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
画像処理装置１は、属性情報入力部２、画像入力部３、第１加算部４、第２加算部５、量子化部６、画像出力部７、減算部８、誤差拡散部９、フィードバック部１０を備えて構成されている。画像処理装置１は、多値データが入力され、当該多値データに各種処理を施して、二値データを出力する装置である。

画像処理装置１を構成する各部における処理は、専用のハードウェアにより行われることとしてもよいし、各処理をプログラム化し、このプログラムとＣＰＵ（Central Processing Unit）との協働によるソフトウェア処理によって実現されることとしてもよい。プログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することができる。

属性情報入力部２は、処理対象の入力画像データを構成する各画素の属性情報を入力するものである。ここで、属性情報とは、例えば、クライアントコンピュータなどから送信されたＰＤＬで記述された画像データに基づいて解釈された画素毎の属性を示すデータであって、この属性には、エッジ・文字・下地・イメージなどがある。ここで、エッジは、入力画像データの各画素間の相関関係により抽出されるものであって、例えば、公知のエッジ検出フィルタなどを用いて抽出される。

画像入力部３は、処理対象の入力画像データを入力するものである。この入力画像データは、例えば、２５６階調の多値データからなる画素の集合によって構成されている。そして、画像入力部３は、入力画像データを構成する各画素の多値データを注目画素として順次第１加算部４に出力する。

第１加算部４は、後述する誤差拡散部９から出力された拡散誤差値を画像入力部３から出力された注目画素の多値データに加算するものである。

第２加算部５は、後述するフィードバック部１０において算出されたフィードバック値を第１加算部４から出力された値に加算するものである。

量子化部６は、第２加算部５から出力された多値データを所定の閾値ＴＨに基づいて二値化するものである。具体的には、量子化部６は、多値データが閾値ＴＨ以上の場合には最大値である２５５に変換し、多値データが閾値ＴＨ未満の場合には最小値である０に変換する。そして、量子化部６は、二値化後の値である二値データを画像出力部７、減算部８及びフィードバック部１０に出力する。

画像出力部７は、量子化部６から出力された二値データを外部に出力するものである。

減算部８は、注目画素について量子化部６により二値化された二値データから注目画素の第２加算部５による加算後の多値データを減算し、その結果を誤差拡散部９に出力するものである。すなわち、減算部８は、量子化部６による量子化前後の誤差を算出し、その結果を誤差拡散部９に出力するものである。

誤差拡散部９は、減算部８により出力された値に、注目画素と当該注目画素の近傍の一又は複数の未処理画素（すなわち、注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素）との位置関係毎に予め定められた重み付け係数を乗算した値（誤差値）をそれぞれ算出し、第１加算部４に出力することにより誤差拡散を行うものである。未処理画素とは、注目画素の処理時に未だ処理が終了していない画素をいう。また、注目画素の近傍とは、注目画素から予め定められた範囲内をいう。ある注目画素の二値化誤差を拡散させる対象となる各未処理画素の重み付け係数の和は１である。

図２に示すように、画像を構成する各画素の位置をｘ、ｙの２方向で表し、ｘ方向については左から右に、ｙ方向については上から下に順次処理が行われるものとする。（ｉ，ｊ）の位置の画素を注目画素３０とすると、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ＋２，ｊ）、（ｉ−２，ｊ＋１）〜（ｉ＋２，ｊ＋１）、（ｉ−２，ｊ＋２）〜（ｉ＋２，ｊ＋２）の位置の各画素が未処理画素３２である。誤差拡散部９は、注目画素の二値化誤差に、注目画素３０と各未処理画素３２との位置関係毎に応じた重み付け係数を乗算する。未処理画素３２の中でも特に、注目画素３０に隣接する（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ−１，ｊ＋１）、（ｉ，ｊ＋１）、（ｉ＋１，ｊ＋１）の位置の各画素に対して、注目画素３０の二値化誤差をフィードバックする（重み付け係数の値を大きくする）ことが望ましい。本実施の形態では、（ｉ＋１，ｊ）及び（ｉ−１，ｊ＋１）の重み付け係数を１／６に、（ｉ，ｊ＋１）及び（ｉ＋１，ｊ＋１）の重み付け係数を１／３に設定している。その他の未処理画素３２の重み付け係数は０に設定されている。なお、誤差を拡散させる未処理画素３２の範囲は図２に示すものに限定されない。また、未処理画素３２に対して設定される重み付け係数は適宜設定することができる。

フィードバック部１０は、処理済み画素参照部１１、属性判定部１２、係数出力部１３及び乗算部１４を備えて構成されている。

処理済み画素参照部１１は、注目画素の近傍の一又は複数の処理済み画素（すなわち、注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済画素）について、量子化部６により二値化された二値データに当該注目画素との位置関係毎に予め定められた重み付け係数（重み付け係数≧０）を乗算したフィードバック値をそれぞれ算出するものである。ここで、処理済み画素とは、注目画素の処理時に既に処理が終了している画素をいう。

図２に示すように、（ｉ，ｊ）の位置の画素を注目画素３０とすると、（ｉ−２，ｊ−２）〜（ｉ＋２，ｊ−２）、（ｉ−２，ｊ−１）〜（ｉ＋２，ｊ−１）、（ｉ−２，ｊ）、（ｉ−１，ｊ）の位置の各画素が処理済み画素３１である。処理済み画素参照部１１は、各処理済み画素３１の二値化処理結果（二値データ）に、注目画素３０と各処理済み画素３１との位置関係に応じた重み付け係数を乗算する。処理済み画素３１の中でも特に、注目画素３０に隣接する（ｉ−１，ｊ−１）、（ｉ，ｊ−１）、（ｉ＋１，ｊ−１）、（ｉ−１，ｊ）の位置の各画素の処理結果を注目画素３０にフィードバックする（重み付け係数の値を大きくする）ことが望ましい。本実施の形態では、（ｉ−１，ｊ−１）の重み付け係数を１／２に、（ｉ，ｊ−１）及び（ｉ＋１，ｊ−１）の重み付け係数を１／８に、（ｉ−１，ｊ）の重み付け係数を１／４に設定している。その他の処理済み画素３１の重み付け係数は０に設定されている。なお、注目画素３０にフィードバックさせる処理済み画素３１の範囲は、図２に示すものに限定されない。また、処理済み画素３１に対して設定される重み付け係数は適宜設定することができる。

このようにして、処理済み画素参照部１１により、処理済み画素の二値データが最大値（ドットオン）である場合には、注目画素の二値化においても最大値（ドットオン）となりやすくなる。すなわち、グリーンノイズパターンが生成されるようになる。グリーンノイズパターンは、ドットの分散性が低く、連続したドットを形成するようなパターンである。また、グリーンノイズパターンは、低周波数と高周波数の周波数成分が少なく、中間周波数成分が多いという特性を有している。

属性判定部１２は、属性情報入力部２によって入力された各画素の属性情報を判定し、その判定結果に基づく情報を係数出力部１３に出力するものである。より詳しくは、属性判定部１２では、所定領域内の注目画素及び周辺画素の属性情報をそれぞれ判定し、その属性情報を示す数値の平均値を算出し、その結果を係数出力部１３に出力する。なお、属性判定部１２によって判定の対象とする所定領域内の画素を画素グループとも称する。

ここで、属性情報は、図３に示されるように、０〜５の何れかの値に対応付けられている。具体的には、属性情報「エッジ」を示す値は０に設定され、属性情報「文字」を示す値は２に設定され、属性情報「下地」を示す値は４に設定され、属性情報「イメージ」を示す値は５に設定されている。
なお、属性情報は上述のものに限らず、他の属性情報を設定するとともに、これに対応する値を設定するようにしてもよい。

本実施の形態において、属性判定部１２は、注目画素及び注目画素の直前の画素（図２において示される（ｉ−１，ｊ）の画素；直前画素）の１行２列の画素グループによって構成されるそれぞれの画素の属性情報の示す値を判定し、これらの平均値を算出する。
例えば、図４に示されるように、直前画素が「エッジ」で、注目画素が「文字」である場合、「エッジ」に対応する値（０）と「文字」に対応する値（２）の平均値（１）が算出される。
また、直前画素が「イメージ」で注目画素が「エッジ」の場合、「イメージ」に対応する値（５）と「エッジ」に対応する値（０）の平均は２．５となるが、小数点以下の端数については切り上げられるよう設定されており、この場合、値は（３）となる。
なお、画素グループを構成する画素の対象範囲は任意に設定することが可能である。また、属性情報を判定する画素数と平均値を求める対象とする画素数とを異ならせるようにしてもよい。この場合、属性情報を判定する画素グループの範囲内において、平均値を求める対象とする画素を設定するのが好ましい。

このように、属性情報の示す値の平均を算出し、後述するようにフィードバック値に反映させるようにすることで、線数（ドットの集まり具合）の切り替えが滑らかとなり、異なる属性の画像が隣接する部分において滑らかに表現することができ、属性間に違和感のない画像を生成することができる。

ところで、本実施の形態では、属性判定部１２は、図４に示されるように、注目画素と直前画素との組合せが「下地」と「エッジ」の場合には、両者の値の平均の算出を行わず、注目画素の属性情報の示す値を係数出力部１３に出力する。
例えば、直前画素が「下地」で、注目画素が「エッジ」である場合、両者の平均値は（２）であるが、この場合は、注目画素である「エッジ」を示す値である（０）が係数出力部１３に出力されることとなる。

このように、属性情報に「下地」と「エッジ」を含む場合には、注目画素の属性情報の示す値をフィードバック値に反映させるようにすることで、属性間の線数の切り替えが急峻となり、輪郭のはっきりとした画像を生成することができる。特に、下地−エッジ−文字と属性が移行する部分については、エッジ部分において輪郭がはっきりするとともに、エッジから文字部分へのつなぎが自然で滑らかな画像となる。

係数出力部１３は、属性判定部１２から出力された情報を入力し、入力情報に対応するフィードバック係数を出力するものである。具体的には、係数出力部１３は、属性判定部１２から出力された値に対応するフィードバック係数を得るためのＬＵＴ（Look Up Table）を備えており、入力値からフィードバック係数が一義的に出力されるように構成されている。

例えば、図３に示されるように、入力値が（０）である場合には、フィードバック係数は０．０であり、入力値が（４）である場合には、フィードバック係数は０．８となる。
これに従い、直前画素の属性情報と注目画素の属性情報とに基づいて属性判定部１２から出力された値が係数出力部１３に入力されると、図４に示されるようなフィードバック係数が出力されるようになる。フィードバック係数は、その値が小さくなるほど高線数化され（ドットが疎らとなり）、大きくなるほど低線数化される（ドットが密となる）ため、属性情報によって適切なフィードバック係数を対応させることで滑らかな線数変化が可能となる。

なお、本実施の形態においては、フィードバック係数の最大値を１．０としているが、最大値が１以上であってもよい。
また、本実施の形態においては、属性判定部１２において注目画素及び直前画素のそれぞれの属性情報の平均値を算出し、係数出力部１３においてその平均値に対応するフィードバック係数を出力するようにしたが、係数出力部１３において注目画素及び直前画素のそれぞれの属性情報に対応するフィードバック係数をそれぞれ求めるとともに、これらのフィードバック係数の平均を算出した結果を最終的に出力するフィードバック係数としてもよい。

乗算部１４は、処理済み画素参照部１１によって算出された一又は複数のフィードバック値に係数出力部１３から出力されたフィードバック係数をそれぞれ掛け合わせてフィードバック値の補正を行い、その算出結果を第２加算部５に出力する。

以上のように構成された画像処理装置１における画像処理のプロセスについて図５を参照しながら説明する。

本実施形態における画像処理装置１は、先ず、画像入力部３により処理対象画像を入力するとともに、属性情報入力部２により画像入力部３が入力した処理対象画像の画素毎の属性情報を入力する（ステップＳ１０１）。

次に、画像処理装置１は、属性判定部１２により注目画素及び直前画素の属性情報を図４に示されるパターンに従って判定し、その判定結果を係数出力部１３に出力する（ステップＳ１０２）。

そして、画像処理装置１は、係数出力部１３において、ＬＵＴを参照し、属性判定部１２より出力された判定結果に対応するフィードバック係数を乗算部１４に出力する（ステップＳ１０３）。

そして、画像処理装置１は、処理済み画素参照部１１により注目画素周辺の一又は複数の処理済み画素のフィードバック値を上述のようにして画素毎に算出する（ステップＳ１０４）。

そして、画像処理装置１は、処理済み画素参照部１１によって算出された１又は複数のフィードバック値に係数出力部１３から出力されたフィードバック係数をそれぞれ乗じることにより、フィードバック値の補正を行う（ステップＳ１０５）。

そして、画像処理装置１は、第１加算部４において、注目画素の画素値に誤差拡散部９から出力された誤差値を加算する（ステップＳ１０６）。

そして、画像処理装置１は、第２加算部５において、第１加算部４により誤差値が加算された注目画素の画素値に乗算部１４において算出された１又は複数の補正後のフィードバック値を加算する（ステップＳ１０７）。

そして、画像処理装置１は、量子化部６により、第２加算部５において得られた注目画素の画素値を多値データから二値データに量子化する（ステップＳ１０８）。

そして、画像処理装置１は、減算部８において、量子化部６による量子化前後の画素値の誤差を算出し、その算出結果に基づいて、誤差拡散部９により周辺の未処理画素に誤差拡散する（ステップＳ１０９）。

そして、画像処理装置１は、入力画像を構成する全ての画素について画像処理が行われた否かを判定する（ステップＳ１１０）。画像処理装置１は、全ての画素についての画像処理が行われたと判定したときは（ステップＳ１１０：Ｙ）、この処理を終了する。一方、画像処理装置１は、全ての画素についての画像処理が行われたと判定しないとき、すなわち、未処理の画素がある場合には（ステップＳ１１０：Ｎ）、処理対象としての注目画素の位置を直後の未処理画素にシフトし（ステップＳ１１１）、当該シフト後の未処理画素を処理対象の注目画素としてステップＳ１０２以下の処理を実行する。

以上のような構成とすることにより、例えば、属性情報がエッジ（０）である画素から構成されるスクリーンパターンと属性情報が文字（２）である画素から構成されるスクリーンパターンとが隣接した場合、両スクリーンパターンの境界部分に属性判定部１２の出力値が平均値（１）である画素から構成されるスクリーンパターンが形成され、エッジから文字への線数の切り替えが滑らかとなる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、多値（２５６値）の画像データにおける注目画素の画素値を、予め定められた閾値ＴＨに基づいて二値化して出力する量子化部６と、注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済み画素について量子化部６において二値化された画素値に所定のフィードバック係数を乗算した値であるフィードバック値を算出するフィードバック部１０と、量子化部６によって二値化される前後の注目画素の画素値の差を誤差として、当該注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素の画素値に対して誤差拡散させる誤差拡散部９と、注目画素の画素値に、誤差拡散部９によって拡散された誤差を加算する第１加算部４と、第１加算部４によって誤差が加算された注目画素の画素値に、フィードバック部１０において算出されたフィードバック値を加算する第２加算部５と、を備える。そして、フィードバック部１０は、注目画素に対応する属性情報に基づいてフィードバック係数を決定する。そして、フィードバック部１０は、決定したフィードバック係数を乗算に用いるフィードバック係数とする。その結果、処理済み画素の二値化処理結果を注目画素に反映させるので、グリーンノイズパターンを生成することができる。また、フィードバック係数を利用するグリーンノイズ特性を持つ誤差拡散法を適用するので、スクリーンパターンやスクリーンパラメータを多数保持することなく、属性情報による線数の切り替えが可能となるので、メモリ容量を小さくすることができる。また、属性情報に基づいてフィードバック係数を決定するので、属性に対応して最適な線数を持つスクリーン処理が可能となり、滑らかな線数の切り替えが可能となる。

また、本実施の形態によれば、フィードバック部１０は、属性情報に基づくフィードバック係数が出力されるように構成されたＬＵＴを記憶する。そして、フィードバック部１０は、ＬＵＴから出力されたフィードバック係数を乗算に用いるフィードバック係数に決定する。その結果、属性情報に対する線数切り替えについての自由度を保持することが可能となる。

また、本実施の形態によれば、フィードバック部１０は、注目画素及び直前画素のそれぞれに対応する属性情報に基づいて乗算に用いるフィードバック係数を決定するようにしたので、注目画素の周辺の属性情報を考慮した線数切り替えが可能となり、注目画素と周辺画素間において滑らかな線数の切り替えが可能となる。

また、本実施の形態によれば、フィードバック部１０は、注目画素を含む１行２列によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報を特定する各数値の平均値を算出する。そして、フィードバック部１０は、この算出結果に対応するフィードバック係数を乗算に用いるフィードバック係数に決定する。その結果、隣接する属性間において違和感のないほど滑らかな線数の切り替えが可能となる。

また、本実施の形態によれば、フィードバック部１０は、注目画素を含む１行２列によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報に対応するそれぞれのフィードバック係数の平均を算出する。そして、フィードバック部１０は、この算出されたフィードバック係数の平均値を乗算に用いるフィードバック係数に決定する。その結果、隣接する属性間において違和感のないほど滑らかな線数の切り替えが可能となる。

また、本実施の形態によれば、属性情報には、エッジ、文字、下地、イメージをそれぞれ特定するものが含まれる。そして、フィードバック部１０は、属性情報の組み合わせがエッジと下地とを含むものであるときは、注目画素に対応する属性情報に対応するフィードバック係数を乗算に用いるフィードバック係数に決定する。一方、フィードバック部１０は、エッジと下地との組み合わせ以外の組み合わせであるときは、平均値の算出結果によるフィードバック係数を乗算に用いるフィードバック係数に決定する。その結果、文字の輪郭部分などのエッジ部分では、線数の急峻な切り替えを行うことで、輪郭部分についてははっきりとした画像を生成することができる。また、グラフィック上のエッジ部分では、細部を表現しながら、不自然な輪郭を作らないようにすることができるので、メリハリの利いた画像を生成することができる。

なお、本実施の形態では、２５６値の多値データを二値化するように構成したが、三値以上のデータに量子化する構成としてもよい。また、量子化前のデータも２５６値以外の多値データであってもよい。

また、本実施の形態では、ＬＵＴを参照することによって属性情報に基づいてフィードバック係数を出力するように構成したが、属性情報に基づいてフィードバック係数が特定できるような態様であれば、他の手段によって構成してもよい。

また、本実施の形態では、注目画素を含む所定範囲の画素によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報を特定する数値を平均し、これに基づいてフィードバック係数が特定されるように構成したが、他の方法によってフィードバック係数を特定させるようにしてもよく、例えば、画素グループにおける注目画素と周辺画素とにおいて、属性情報を特定する数値に所定の重み付けをしてその総和を求め、これに基づいてフィードバック係数を特定するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、属性判定部１２によって注目画素と直前画素の各属性情報を示す数値の平均を求め、これに対応するフィードバック係数を係数出力部１３にて出力するように構成したが、図６に示されるように、属性判定部１２を設けない構成とすることも可能である。

すなわち、画像処理装置１００は、図６に示されるように、上述した実施形態とは異なり、フィードバック部１１０において属性判定部１２を備えておらず、図６に示される画像処理装置１００では、属性情報入力部２によって入力された入力画像データのうちの注目画素の属性情報が係数出力部１３に入力され、ＬＵＴを参照して属性情報から特定される値から補正フィードバック係数が得られるように構成されている。他の構成については、上述した本発明の実施形態と同様なので、説明を省略する。

図６に示されるような構成とすることによっても、処理済み画素の二値化処理結果を注目画素に反映させるので、グリーンノイズパターンを生成することができる。また、フィードバック係数を利用するグリーンノイズ特性を持つ誤差拡散法を適用するので、スクリーンパターンやスクリーンパラメータを多数保持することなく、属性情報による線数の切り替えが可能となるので、メモリ容量を小さくすることができる。また、属性情報に基づいてフィードバック係数を決定するので、属性に対応して最適な線数を持つスクリーン処理が可能となり、滑らかな線数の切り替えが可能となる。また、属性情報に対する線数切り替えについての自由度を保持することが可能となる。

１ 画像処理装置
２ 属性情報入力部
３ 画像入力部
４ 第１加算部
５ 第２加算部
６ 量子化部
７ 画像出力部
８ 減算部
９ 誤差拡散部
１０ フィードバック部
１１ 処理済み画素参照部
１２ 属性判定部
１３ 係数出力部
１４ 乗算部
３０ 注目画素
３１ 処理済み画素
３２ 未処理画素
１００ 画像処理装置
１１０ フィードバック部

Claims (7)

1. ｍ値の画像データにおける注目画素の画素値を、予め定められた閾値に基づいてｎ値（ｎ＜ｍ）化して出力する量子化部と、
   注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済画素について前記量子化部においてｎ値化された画素値に所定のフィードバック係数を乗算した値であるフィードバック値を算出するフィードバック部と、
   前記量子化部によってｎ値化される前後の注目画素の画素値の差を誤差として、当該注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素の画素値に対して拡散させる誤差拡散部と、
   注目画素の画素値に、前記誤差拡散部によって拡散された誤差を加算する第１加算部と、
   前記第１加算部によって誤差が加算された注目画素の画素値に、前記フィードバック部において算出されたフィードバック値を加算する第２加算部と、を備え、
   前記フィードバック部は、注目画素に対応する属性情報に基づいてフィードバック係数を決定し、該決定したフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数としてフィードバック値の算出を行うことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記フィードバック部は、前記属性情報に基づくフィードバック係数が出力されるように構成されたルックアップテーブルを記憶しており、前記ルックアップテーブルから出力されたフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記フィードバック部は、注目画素及び該注目画素に対して所定の属性判定対象位置に配置される１以上の周辺画素のそれぞれに対応する属性情報に基づいて前記乗算に用いるフィードバック係数を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記フィードバック部は、注目画素を含むＭ行Ｎ列（Ｍ≧１／Ｎ≧１）によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報を特定する各数値の平均値を算出し、該算出結果に対応するフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記フィードバック部は、注目画素を含むＭ行Ｎ列（Ｍ≧１／Ｎ≧１）によって構成される画素グループにおける各画素の属性情報に対応するそれぞれのフィードバック係数の平均を算出し、該算出されたフィードバック係数の平均値を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記属性情報には、エッジ、文字、下地、イメージをそれぞれ特定するものが含まれ、
   前記フィードバック部は、前記属性情報の組み合わせがエッジと下地とを含むものであるときは、注目画素に対応する属性情報に対応するフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定し、それ以外の組み合わせであるときは、平均値の算出結果によるフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数に決定することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
7. ｍ値の画像データにおける注目画素の画素値を、予め定められた閾値に基づいてｎ値（ｎ＜ｍ）化して出力する量子化工程と、
   注目画素に対して所定のフィードバック対象位置に配置される１以上の処理済画素について前記量子化工程においてｎ値化された画素値に所定のフィードバック係数を乗算した値であるフィードバック値を算出するフィードバック工程と、
   前記量子化工程においてｎ値化される前後の注目画素の画素値の差を誤差として、当該注目画素に対して所定の誤差拡散位置に配置される１以上の未処理画素の画素値に対して拡散させる誤差拡散工程と、
   注目画素の画素値に、前記誤差拡散工程において拡散された誤差を加算する第１加算工程と、
   前記第１加算工程において誤差が加算された注目画素の画素値に、前記フィードバック工程において算出されたフィードバック値を加算する第２加算工程と、を含み、
   前記フィードバック工程において、注目画素に対応する属性情報に基づいてフィードバック係数を決定し、該決定したフィードバック係数を前記乗算に用いるフィードバック係数としてフィードバック値の算出を行うことを特徴とする画像処理方法。

Images