JP7388156B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関し、特にハーフトーン処理を行う場合の技術に関する。

従来、インクジェットプリンタなどの画像形成装置において、誤差拡散処理で肌色などの箇所を印字する際の粒状性を改善することが行われている。すなわち、カラー画像を印字する画像形成装置に用意されるインクは、通常、シアンとマゼンタとイエローであり、これらのインクを組み合わせて肌色部を再現する。このため、肌色部については、ハーフトーン処理が適切に行われないと、粒状性の悪いザラついた画像になってしまう。

図９は、シアン（Ｃ）を横軸、マゼンタ（Ｍ）を縦軸として、この２色で再現される色空間を示す。それぞれの色は、１ドットごとのインクの滴下量を、０，１，２の３段階に調整が可能であり、シアン（Ｃ）の滴下量の３段階の調整と、マゼンタ（Ｍ）の滴下量の３段階の調整とを合わせて、合計で９段階に調整して、図９に示す色空間上の色を再現する。例えば、図１０で（Ｃ０，Ｍ０）と記載された点は、シアンの滴下量０、マゼンタの滴下量０であり、（Ｃ２，Ｍ１）と記載された点は、シアンの滴下量２、マゼンタの滴下量１である。

ここで、図１０に示す色空間上の特定の色の階調データα１０を再現する場合を考える。この色α１０は、シアンの滴下量０及びマゼンタの滴下量０の点（Ｃ０，Ｍ０）と、シアンの滴下量１及びマゼンタの滴下量０の点（Ｃ１，Ｍ０）と、シアンの滴下量０及びマゼンタの滴下量１の点（Ｃ０，Ｍ１）と、シアンの滴下量１及びマゼンタの滴下量１の点（Ｃ１，Ｍ１）のほぼ中央に位置している。

したがって、階調データα１０による色を再現するためには、この４つの点（Ｃ０，Ｍ０）、（Ｃ１，Ｍ０）、（Ｃ０，Ｍ１）、（Ｃ１，Ｍ１）の内のいずれかの点の印字を切り替えて、適切に組み合わせる必要がある。この印字を組み合わせる処理の１つの手法である誤差拡散処理は、あるドットを特定の滴下量で印字したとき、そのドットの印字色と本来の色との差（誤差）を、後述するように、次のドットの量子化時に考慮して、誤差を印字領域で拡散する手法である。

特許文献１には、ベクトル量子化を用いて誤差拡散を実行する手法の一例について記載されている。ベクトル量子化を行う場合には、印字で再現する色の座標位置と、その周囲の印字可能な色の座標位置を結ぶベクトルを利用して、最も近いベクトルを量子化された色に決定する。
例えば、図１０の例では、特定の色の階調データα１０を量子化するとき、階調データα１０と、周囲の４点（Ｃ０，Ｍ０）、（Ｃ１，Ｍ０）、（Ｃ０，Ｍ１）、（Ｃ１，Ｍ１）とのベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４を利用する。そして、最も距離が短いベクトル（ここではベクトルＶ２）を量子化値に決定する。そして、次のドットの量子化を行う際には、誤差であるベクトルＶ２を考慮する。このようにして、ベクトル量子化を用いて誤差拡散を実行することができる。

特開２００２－４４４５０号公報

このように、誤差拡散処理を行って各ドットの色を決定することで、肌色部全体としては、目的の色に近い色になる。しかしながら、単純に誤差拡散処理を行うと、各ドット間で色の濃淡の変化が大きい箇所が生じ、粒状性の悪化につながってしまう。

印字のための誤差拡散処理は、通常、印字用のデータを生成する画像処理装置で印字直前に実行されるため、高速処理が要求される。また、誤差拡散処理は、低コストの回路で実現できることが好ましいが、従来提案されている誤差拡散の手法では、十分な高速処理や回路の低コスト化が不十分であった。

本発明は、誤差拡散による量子化を行う際に、粒状性を改善できると共に高速処理や低コスト化が実現できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の画像処理装置は、ハーフトーン処理のために階調データを量子化する画像処理装置であって、階調データの全色成分の内の少なくとも第１色成分と第２色成分について、それぞれの色成分の重み係数ｐ，ｑを設定した上で、（ｐ×［第１色成分］）＋（ｑ×［第２色成分］）に明るさ重み係数ｋを乗算した第１座標成分と、（ｐ×［第１色成分］）－（ｑ×［第２色成分］）の第２座標成分を得る座標設定部と、座標設定部で設定された第１座標成分と第２座標成分とによる色空間で、最近接点への誤差拡散による量子化を行う量子化部と、を備える。

また、本発明の画像処理方法は、ハーフトーン処理のために階調データを量子化する画像処理方法であって、階調データの全色成分の内の少なくとも第１色成分と第２色成分について、それぞれの色成分の重み係数ｐ，ｑを設定した上で、（ｐ×［第１色成分］）＋（ｑ×［第２色成分］）に明るさ重み係数ｋを乗算した第１座標成分と、（ｐ×［第１色成分］）－（ｑ×［第２色成分］）の第２座標成分を得る座標設定処理と、座標設定処理により設定された第１座標成分と第２座標成分による色空間で、最近接点への誤差拡散による量子化を行う量子化処理と、を含む。

また、本発明のプログラムは、上記画像処理方法の座標設定処理と量子化処理とを実行する手順を有するものである。

本発明によると、比較的簡単かつ低コスト化が可能な演算処理で、肌色部等に適した粒状性を極力抑制した良好なハーフトーン処理が可能になる。

本発明の一実施の形態例による画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施の形態例による誤差拡散処理の例を示す構成図である。 本発明の一実施の形態例による画像処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例による色空間の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による２値量子化と３値量子化の入出力関係を示す図である。 本発明の一実施の形態例による２値量子化と３値量子化の切替え例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による２値量子化と３値量子化の組み合わせによる色空間の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による係数ｋの値による色空間の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による量子化の例（ａ）と、ＣＭを独立して量子化した例（ｂ）を示す図である。 従来の色空間の例を示す図である。

以下、本発明の一実施の形態例（以下、「本例」と称する）を、図１～図５を参照して説明する。

［画像処理装置の構成］
図１は、本例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
本例の画像処理装置は、例えば画像形成装置（例えばインクジェットプリンタ）の内部で、画像形成を行うための階調データを、印字用に量子化する処理を行う。本例においては、シアン（Ｃ）の階調データと、マゼンタ（Ｍ）の階調データの量子化を行っている。

図１に示すように、画像処理装置は、画像形成を行うためのシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の階調データが入力される座標設定部１と、その座標設定部１の出力を量子化する量子化部２と、ｐ・ｑ設定部３と、用紙設定部４とを備える。
座標設定部１に供給されるシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の階調データは、それぞれ例えば０～２５５の２５６段階のデータである。

座標設定部１は、シアン（Ｃ）の階調データと、マゼンタ（Ｍ）の階調データとを使って、量子化のための２つの座標データを作成する。この座標設定部１における座標データを作成する処理が座標設定処理である。
すなわち、座標設定部１は、シアン（Ｃ）に重み係数ｐを設定すると共に、マゼンタ（Ｍ）に重み係数ｑを設定し、第１座標成分の値ｋ×（ｐ×Ｃ＋ｑ×Ｍ）と第２座標成分の値（ｐ×Ｃ－ｑ×Ｍ）を得る。ここでの第１座標成分は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の濃淡変化を表す成分であり、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）を加算した成分である。また、第２座標成分は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の色味の変化を表す成分であり、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の差の成分である。

各座標成分に乗算される重み係数ｐ及びqは、ｐ・ｑ設定部３からの指示で設定される。ｐ・ｑ設定部３は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のコントラストによって重み係数ｐ及びqを設定（調整）する。

また、画像形成装置は、画像形成を行う用紙の色などを設定する用紙設定部４を備える。そして、用紙設定部４における用紙の色等の設定によって、ｐ・ｑ設定部３が設定する重み係数ｐ及びqを複数段階に切替える処理が行われる。
なお、重み係数ｐ及びqは、それぞれ値を１としてもよい。以下の説明では、重み係数ｐ及びqを１とした例を説明する。

量子化部２は、座標設定部１で得られた第１座標成分の値ｋ×（ｐ×Ｃ＋ｑ×Ｍ）と、第２座標成分の値（ｐ×Ｃ－ｑ×Ｍ）とに基づいて、シアン（Ｃ）の量子化値とマゼンタ（Ｍ）の量子化値を得る。この量子化部２での量子化時には、誤差拡散処理が行われる。

［量子化部の構成］
図２は、量子化部２で誤差拡散処理を行う構成を示す。
図２では、第１色成分（シアン）がＸ、第２色成分（マゼンタ）がＹとして示されている。
入力端子１１に得られる値Ｉ_ＸＹは、減算器１２に供給される。減算器１２では、後述する誤差拡散フィルタ１６の出力Ｘ_ｅが入力値から減算され、減算値Ｐ_ＸＹが得られる。減算値Ｐ_ＸＹは、加算器１３に供給され、後述する係数乗算器１８の出力Ｘ_ｋを乗算した出力Ｐ_ＸＹ′が得られる。

加算器１３で得られた出力Ｐ_ＸＹ′は、比較器１４に供給され、閾値Ｔｈとの比較で、量子化値Ｑ_ＸＹが得られる。但し、閾値Ｔｈは、第１色成分Ｘと第２色成分Ｙとで、それぞれ個別に設定される。
加算器１３が出力する量子化値Ｑ_ＸＹは、出力端子１９から出力される。出力端子１９から出力される量子化値Ｑ_ＸＹにより、画像形成用のヘッド（インクジェットヘッドなど）の駆動が行われる。

また、比較器１４の量子化値Ｑ_ＸＹは、減算器１５に供給され、加算器１２が出力する減算値Ｐ_ＸＹとの差が得られる。減算器１５で得られた差の値が、量子化の誤差に相当する。そして、減算器１５で得られた量子化誤差が、誤差拡散フィルタ１６に供給され、誤差のフィードバック値Ｘ_ｅが得られる。そして、誤差拡散フィルタ１６で得られた誤差のフィードバック値Ｘ_ｅが、減算器１２に戻される。

また、比較器１４の量子化値Ｑ_ＸＹは、グリーンノイズフィルタ１７を介して係数乗算器１８に供給され、フィードバック値Ｘ_ｋが得られる。係数乗算器１８が出力するフィードバック値Ｘ_ｋは、加算器１３に供給される。

［座標設定と量子化の流れ］
図３は、本例の画像処理装置で実行される座標設定と量子化の流れを示すフローチャートである。
まず、座標設定部１に１ドットのシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の階調データが供給される（ステップＳ１１）。座標設定部１は、供給された階調データから、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の濃淡変化を表す成分である第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）と、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の色味の変化の成分である第２座標成分（Ｃ－Ｍ）を得る（ステップＳ１２）。但し、この時点では、第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）に係数ｋは乗算されていない。また、第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）の係数ｐ及び第２座標成分（Ｃ－Ｍ）の係数qは、ここではそれぞれ１としている。係数ｐ，ｑが１であるため、以下の説明の各座標成分では係数ｐ及びｑを省略する。

そして、第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）の階調データに、係数ｋを乗算する（ステップＳ１３）。係数ｋの具体的な例については後述するが、例えば１．２から１０程度までの範囲内で選定された固定値である。
このようにして得られた第１座標成分の階調データｋ（Ｃ＋Ｍ）と、第２座標成分の階調データ（Ｃ－Ｍ）を、座標設定部１から量子化部２に送る。

量子化部２は、第１座標成分と第２座標成分のそれぞれに誤差の加算処理を行う（ステップＳ１４）。そして、量子化部２は、誤差が加算された第１座標成分の階調データｋ（Ｃ＋Ｍ）と、第２座標成分の階調データ（Ｃ－Ｍ）から求まる２次元座標により、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の量子化値を決定する（ステップＳ１５）。量子化値としては、０と１の２値の量子化を行う場合と、０と１と２の３値の量子化を行う場合がある。また、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の２色で、２値の量子化と３値の量子化を組み合わせる場合もある。これらの２値の量子化と３値の量子化の具体例については、図７で後述する。

さらに、量子化部２は、算出した量子化値と、階調データとの差である誤差を算出する（ステップＳ１６）。ここで算出した誤差は、次以降のドットの量子化時にステップＳ１４で加算される。但し、誤差を加算する際には、図２に示す誤差拡散フィルタ１６で誤差が一定の領域で拡散する処理が施される。
ここまでの１ドットの量子化処理が終了すると、次のドットについて、ステップＳ１１からステップＳ１６の処理が繰り返される。

［第１座標成分と第２座標成分による座標の例］
図４は、座標設定部１が設定する第１座標成分の階調データｋ（Ｃ＋Ｍ）と、第２座標成分の階調データ（Ｃ－Ｍ）の例を示す。図４では、縦軸が第１座標成分であり、横軸は第２座標成分である。なお、第１座標成分に乗算される係数ｋの値によって、縦軸と横軸の比は変動する。
先に説明したように、第１座標成分の階調データｋ（Ｃ＋Ｍ）は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の濃淡変化を表す成分であり、第２座標成分は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の色味の変化の成分である。

図４の例では、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のそれぞれについて、０，１，２の３値で量子化する場合を示す。すなわち、図４にプロットした９個の位置は、それぞれ、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の量子化値が、０，１，２の３段階とした場合を示している。なお、９個の位置は以下のように構成される。
・シアンが０、マゼンタが０の点α０：（Ｃ０，Ｍ０）
・シアンが０、マゼンタが１の点α１：（Ｃ０，Ｍ１）
・シアンが０、マゼンタが２の点α２：（Ｃ０，Ｍ２）
・シアンが１、マゼンタが０の点α３：（Ｃ１，Ｍ０）
・シアンが１、マゼンタが１の点α４：（Ｃ１，Ｍ１）
・シアンが１、マゼンタが２の点α５：（Ｃ１，Ｍ２）
・シアンが２、マゼンタが０の点α６：（Ｃ２，Ｍ０）
・シアンが２、マゼンタが１の点α７：（Ｃ２，Ｍ１）
・シアンが２、マゼンタが３の点α８：（Ｃ２，Ｍ２）
シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の２色の量子化値の組み合わせは、これら９個の点のいずれかになる。

ここで、入力した階調データが、図４に示す値α１１であるとする。
この値α１１は、シアンの滴下量０及びマゼンタの滴下量０の点α０：（Ｃ０，Ｍ０）と、シアンの滴下量１及びマゼンタの滴下量０の点α１：（Ｃ１，Ｍ０）と、シアンの滴下量０及びマゼンタの滴下量１の点α３：（Ｃ０，Ｍ１）と、シアンの滴下量１及びマゼンタの滴下量１の点α４：（Ｃ１，Ｍ１）の４つの点で囲まれる範囲に存在する。

本例の量子化部２では、値α１１と、４つの点α０，α１，α３，α４との間で、距離が最も短くなる点が、量子化値として選定される。
ここで、先に説明したように、第１座標成分の階調データｋ（Ｃ＋Ｍ）には、係数ｋが乗算されているため、値α１１と４点との距離を求めたとき、色味変化成分である第２座標成分側（横軸側）に隣接した点が選ばれる可能性が高くなる。

すなわち、図４に示す値α１１について、隣接点との距離ベクトルを考えたとき、第２座標成分側（横軸側）に隣接した点α１，α３とのベクトルＶ１１，Ｖ１２が短く、第１座標成分側（縦軸側）に隣接した点α０，α４とのベクトル（不図示）は、ベクトルＶ１１，Ｖ１２よりも長くなる可能性が高い。
例えば、係数ｋを１０としたときには、値α１１が、点α０又は点α４に非常に近い座標位置のときだけ、第２座標成分側（横軸側）に隣接した点α１，α３とのベクトルＶ１１，Ｖ１２よりも短くなる。このため、本例の場合には、係数ｋの値に応じて、色味変化を使った誤差拡散が、濃淡変化を使った誤差拡散に優先して行われることになる。

よって、本例の画像処理装置での処理を肌色部のハーフトーン処理に適用したとき、色味変化が優先した誤差拡散が行われる。これにより、肌色部の領域で、濃淡の変化が大きなドットが存在する可能性が低くなり、粒状性を極力抑制した画像が得られる。
この場合、濃淡変化を示す第１座標成分と色味変化を示す第２座標成分に変換すると共に、第１座標成分に係数ｋを乗算するだけで、色空間が設定され、その色空間から簡単に各色の量子化が行え、高速処理が可能であると低コスト化に適した回路で実現できる。

なお、シアンとマゼンタをそれぞれ３値で量子化したときの、図４に示す色空間（ｘｙ平面：ｘは図４の横軸、ｙは図４の縦軸）上の９個の量子化点α０～α８は、次のように定義される。
すなわち、３値量子化において量子化点α０～α８は、（Ｃ，Ｍ）＝（０，０），（０，１），（０，２），（１，０），（１，１），（１，２），（２，０），（２，１），（２，２）に対応するｘ＝Ｃ－Ｍとｙ＝ｋ（Ｃ＋Ｍ）とするｘｙ平面上の（０，０），（－１，ｋ），（－２，２ｋ），（１，ｋ），（０，２ｋ），（－１，３ｋ），（２，２ｋ），（１，３ｋ），（０，４ｋ）の９点と定義できる。ここで、ｋ＞１の場合、各量子化の境界線は近接量子化点間の垂直二等分線１６本を定めることができる。一般に（ｘ１，ｙ１）と（ｘ２，ｙ２）の垂直二等分線は（ｘ２－ｘ１）ｘ＋（ｙ２－ｙ１）ｙ＝（ｘ２＾２－ｘ１＾２＋ｙ２＾２－ｙ１＾２）／２となるので、入力値に対して、次の［真偽判定０］～［真偽判定１５］の１６回の真偽判定で、量子化を行う。

［真偽判定０］：－ｘ＋ｋｙ＜（１＋ｋ＾２）／２
［真偽判定１］：ｘ＋ｋｙ＜（１＋ｋ＾２）／２
［真偽判定２］：ｘ＜０
［真偽判定３］：－ｘ＋ｋｙ＜（３＋３ｋ＾２）／２
［真偽判定４］：ｘ＋ｋｙ＜（－１＋３ｋ＾２）／２
［真偽判定５］：－ｘ＋ｋｙ＜（－１＋３ｋ＾２）／２
［真偽判定６］：ｘ＋ｋｙ＜（３＋３ｋ＾２）／２
［真偽判定７］：ｘ＜－１
［真偽判定８］：ｘ＜１
［真偽判定９］：ｘ＋ｋｙ＜（－３＋５ｋ＾２）／２
［真偽判定１０］：－ｘ＋ｋｙ＜（１＋５ｋ＾２）／２
［真偽判定１１］：ｘ＋ｋｙ＜（１＋５ｋ＾２）／２
［真偽判定１２］：－ｘ＋ｋｙ＜（－３＋５ｋ＾２）／２
［真偽判定１３］：ｘ＜０
［真偽判定１４］：ｘ＋ｋｙ＜（－１＋７ｋ＾２）／２
［真偽判定１５］：－ｘ＋ｋｙ＜（－１＋７ｋ＾２）／２

この１６回の真偽判定を行った結果において、［真偽判定０］が真、かつ［真偽判定１］が真のとき、量子化点α０の（Ｃ，Ｍ）＝（０，０）に量子化する。
また、［真偽判定０］が偽、かつ［真偽判定２］が真、かつ［真偽判定３］が真、かつ［真偽判定４］が真のとき、量子化点α１の（Ｃ，Ｍ）＝（０，１）に量子化する。
また、［真偽判定３］が偽、かつ［真偽判定７］が真、かつ［真偽判定９］が真のとき、量子化点α２の（Ｃ，Ｍ）＝（０，２）に量子化する。
また、［真偽判定１］が偽、かつ［真偽判定２］が偽、かつ［真偽判定５］が真かつ［真偽判定６］が真のとき、量子化点α３の（Ｃ，Ｍ）＝（１，０）に量子化する。
また、［真偽判定４］が偽、かつ［真偽判定５］が偽、かつ［真偽判定７］が偽、かつ［真偽判定８］が真、かつ［真偽判定１０］が真、かつ［真偽判定１１］が真であるとき、量子化点α４の（Ｃ，Ｍ）＝（１，１）に量子化する。
また、［真偽判定９］が偽、かつ［真偽判定１０］が偽、かつ［真偽判定１３］が真、かつ［真偽判定１４］が真であるとき、量子化点α５の（Ｃ，Ｍ）＝（１，２）に量子化する。
また、［真偽判定６］が偽、かつ［真偽判定８］が偽、かつ［真偽判定１２］が真であるとき、量子化点α６の（Ｃ，Ｍ）＝（２，０）に量子化する。
また、［真偽判定１１］が偽、かつ［真偽判定１２］が偽、かつ［真偽判定１３］が偽、かつ［真偽判定１５］が真であるとき、量子化点α７の（Ｃ，Ｍ）＝（２，１）に量子化する。
さらに、その他（［真偽判定１４］が偽、かつ［真偽判定１５］が偽）のとき、量子化点α８の（Ｃ，Ｍ）＝（２，２）に量子化する。

［２値量子化と３値量子化の例］
図５～図７は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）について、２値量子化を行う場合と、３値量子化を行う場合について説明した図である。
２値量子化を行う場合には、図５の左側に示すように、０～２５５の階調データの内のほぼ中央値の１２７以下か、１２８以上かによって、量子化値が０か１かのいずれかに決まる。例えば、量子化値０の場合には、インクジェットヘッドからの吐出量が０、量子化値１の場合には、インクジェットヘッドからの吐出量が２dpdに設定される。

一方、３値量子化を行う場合には、図５の右側に示すように、０～２５５の階調データによって、量子化値が０か１か２の３段階に決まる。例えば、量子化値０の場合には、インクジェットヘッドからの吐出量が０、量子化値１の場合には、インクジェットヘッドからの吐出量が１dpd、量子化値２の場合には、インクジェットヘッドからの吐出量が２dpdに設定される。

図６は、入力階調データの値（横軸）と、インクジェットヘッドの吐出量（縦軸）から見た特性図である。
２値量子化による特性Ｓ１では、吐出量が０の場合と２dpdの場合の２段階の設定である。
３値量子化による特性Ｓ２では、吐出量が０の場合と１dpdの場合と２dpdの場合の３段階の設定である。

図７は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の２色について、２値量子化と３値量子化を組みあせた場合の、色空間の設定例を示す。
図７（ａ）は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のそれぞれについて、３値で量子化した場合を示す。この図７（ａ）の例は、図４で説明した例と同じである。この図７（ａ）では、各点α０～α８が選ばれる範囲の境界を示す。図７（ｂ）～（ｄ）についても、同様に各点α０～α８が選ばれる範囲の境界を示す。

図７（ｂ）は、シアン（Ｃ）を３値で量子化し、マゼンタ（Ｍ）を２値で量子化した場合を示す。
マゼンタ（Ｍ）を２値で量子化した場合、マゼンタの値は０か１のみとなる。つまり、３値で量子化した場合の１となる点は存在しない。したがって、図７（ｂ）に示すように、点α０，α２，α３，α５，α６，α８の６点で量子化が行われることになる。

図７（ｃ）は、シアン（Ｃ）を２値で量子化し、マゼンタ（Ｍ）を３値で量子化した場合を示す。
シアン（Ｃ）を２値で量子化した場合、シアンの値は０か１のみとなる。つまり、３値で量子化した場合の１となる点は存在しない。したがって、図７（ｃ）に示すように、点α０，α１，α２，α６，α７，α８の６点で量子化が行われることになる。

図７（ｄ）は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）を２値で量子化した場合を示す。
シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の双方を２値で量子化した場合には、それぞれの値は０か１のみである。つまり、３値で量子化した場合の１となる点が存在しない。したがって、図７（ｄ）に示すように、点α０，α２，α６，α８の４点で量子化が行われることになる。

［係数ｋの設定例］
図８は、濃淡の成分である第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）に乗算する係数ｋの設定例を示す。
図８（ａ）はｋ＝１とした比較例であり、図８（ｂ）はｋ＝１．２、図８（ｃ）はｋ＝１．５、図８（ｄ）はｋ＝２、図８（ｅ）はｋ＝３、図８（ｆ）はｋ＝４、図８（ｇ）はｋ＝１０、図８（ｈ）はｋ＝３０、図８（ｉ）はｋ＝１００をそれぞれ示す。この図８（ａ）～（ｉ）において、各点で量子化される範囲を、それぞれ別の背景で示す。なお、図８の例は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の双方について、３値量子化した場合である。また、図８の縦軸は、本来はｋの値に応じて伸びるが、図８ではいずれのｋの値の場合も同じ長さで示す。

比較例として示す図８（ａ）のｋ＝１の場合、つまり本例の処理を行わない場合には、各量子化値となる範囲がひし形の領域であり、色味変化である横軸側の隣接点となる場合と、濃淡変化である縦軸側の隣接点となる場合とが、同じ比率で存在する。

一方、図８（ｂ）のｋ＝１．２の場合、各量子化値となる範囲が、濃淡変化である縦軸側で狭くなっており、色味変化である横軸側の隣接点が量子化値として優先的に選ばれるようになっている。
そして、ｋ＝１．５、ｋ＝２、ｋ＝３、ｋ＝４、ｋ＝１０、ｋ＝３０、ｋ＝１００と軽数値が大きくなるに従って、色味変化である横軸側の隣接点が量子化値として優先的に選ばれる範囲が拡大して行くことが分かる。

但し、図８の各図を比較すると分かるように、ｋ＝１．２からｋ＝１０程度までが、それぞれの範囲（領域）の選定が適切であり、ｋ＝３０やｋ＝１００の場合には、一部に各範囲の境界が不自然な箇所が存在する。より好ましくは、ｋ＝１．５からｋ＝２が最も適切である。したがって、濃淡の成分である第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）に乗算する係数ｋは、ｋ＝１．２からｋ＝１０程度までの間で選ぶことが好ましく、より厳密には、ｋ＝１．５からｋ＝２の範囲で選ぶことが好適である。

［具体的な量子化の例］
図９は、肌色の領域を、本例の画像処理装置で量子化した場合の例を示す。図９（ａ）は、本例の量子化を行って場合の画像を示し、図９（ｂ）は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）を独立して量子化した従来例を示す。なお、図９の元になる画像はカラー画像であり、図９では、カラー画像の濃淡を白黒の画像で示す。

図９（ａ）の本例の量子化を行った画像と、図９（ｂ）の従来例の画像とを比較すると分かるように、図９（ａ）に示す本例の画像の場合には、図９（ｂ）の画像よりも濃淡の変化が少なくなっている。したがって、図９（ａ）に示す本例の画像の場合には、図９（ｂ）に示す従来例の画像よりも粒状性がよく、ザラつきが少ない良好なハーフトーン処理が行われた画像である。

［係数ｐ，ｑの設定処理］
ここまでの説明では、第１座標成分（Ｃ＋Ｍ）の係数ｐ及び第２座標成分（Ｃ－Ｍ）の係数qは１とした。これに対して、入力した階調データに応じて、係数ｐ及びqを１以外の値としてもよい。すなわち、図１に示すｐ・ｑ設定部３は、入力したシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のコントラストによって適宜調整してもよい。

例えば、ｐ・ｑ設定部３は、第１色成分（シアン）と第２色成分（マゼンタ）の０％出力時と１００％出力時の明度差を測定し、０％出力時の明度差が有意に大きい場合、ｐ＞ｑとなるように、ｐとｑの値を異なる値に設定する。具体的には、ｑを１とし、ｐを１よりも大きな値とする。
また、ｐ・ｑ設定部３は、第１色成分（シアン）と第２色成分（マゼンタ）の１００％出力時の明度差が有意に大きい場合、ｑ＞ｐと設定となるように、ｐとｑの値を異なる値に設定する。具体的には、ｐを１とし、ｑを１よりも大きな値とする。
このように係数ｐ及びqを可変設定することで、各色のコントラストに応じた適切な係数の設定が可能になる。

さらに、ｐ・ｑ設定部３は、用紙設定部４による画像形成を行う用紙の地色に応じて、切替えるようにしてもよい。なお、用紙設定部４は、例えば本例の画像処理装置を内蔵した画像形成装置で印字を行う際に、印字作業の設定を行うユーザの操作に基づいて、用紙の色や種類（用紙の白さの程度など）が選択されたとき、該当する用紙の設定をｐ・ｑ設定部３に伝える。あるいは、用紙の色を検出するセンサを画像形成装置が内蔵して、そのセンサが検出した用紙の色に応じて、用紙設定部４が自動的にｐ・ｑ設定部３に適切な係数ｐ及びqの設定（切替え）を指示してもよい。

［変形例］
なお、ここまでの説明では、画像処理装置は、シアンとマゼンタの２色の階調データの量子化を行う場合について説明した。これに対して、シアンとマゼンタの組み合わせ以外の２色の階調データの量子化を、同様にして行ってもよい。
例えば、シアン（Ｃ）とイエロー（Ｙ）の混色領域である緑色の領域の粒状性を抑制したい場合に、上述した実施の形態例と同様の処理で、シアン（Ｃ）とイエロー（Ｙ）を組み合わせた量子化を行ってもよい。但し、シアン（Ｃ）とイエロー（Ｙ）の場合には、明度方向のコントラストの差が大きいため、係数値ｐ，qを対応して設定するのが好ましい。

具体的には、シアン（Ｃ）を第１色成分、イエロー（Ｙ）を第２色成分としたとき、第１色成分の係数ｐを３、第２色成分の係数ｑを１とし、第１座標成分に乗算する係数ｋを１．５とする。これにより、第１座標成分は、［１．５（３Ｃ）＋（Ｙ）］となり、第２座標成分は、［（３Ｃ）－（Ｙ）］となる。このような各座標成分の設定で量子化を行うことで、緑色の領域についても、粒状性を極力抑制した誤差拡散処理が可能になる。

また、２色の階調データについて量子化を行う例について説明したが、３色（又はそれ以上）の階調データを入力して、三次元（又はそれ以上の次元数）で同様に色空間を設定して、量子化を行うようにしてもよい。
さらに、図４に示す回路構成についても一例を示すものであり、本発明は、この図４に示す構成に限定されるものではない。図４に示すように負帰還回路３２を設けた点についても、好適な一例を示したものであり、負帰還回路３２がない構成としてもよい。

また、図１や図２に示す構成は、一例を示すものであり、その他の構成で同様の処理を行うようにしてもよい。図３に示すフローチャートについても、本例の処理を説明する手順の一例を示したものであり、処理結果に影響を及ばさない範囲で、処理順序の変更や複数の処理の同時実行を行うようにしてもよい。

また、上述した実施の形態例では、インクジェットプリンタとして構成された画像形成装置が備える画像処理装置としたが、本発明は、その他の画像処理用に階調データを量子化する場合にも適用が可能である。
また、本例の処理は、図１などに示したハードウェア構成で実行する他に、コンピュータ装置で実行可能なプログラムとして構成してもよい。この場合には、例えば図３のフローチャートに示す各処理を順に実行する手順を有するプログラムとし、そのプログラムをコンピュータ装置に実行させる。

１…座標設定部、２…量子化部、３…ｐ・ｑ設定部、４…用紙設定部、１１…入力端子、１２，１５…減算器、１３…加算器、１４…比較器、１６…誤差拡散フィルタ、１７…グリーンノイズフィルタ、１８…係数乗算器、１９…出力端子

Claims (9)

1. ハーフトーン処理のために階調データを量子化する画像処理装置であって、
   前記階調データの全色成分の内の少なくとも第１色成分と第２色成分について、それぞれの色成分の重み係数ｐ，ｑを設定した上で、（ｐ×［第１色成分］）＋（ｑ×［第２色成分］）に明るさ重み係数ｋを乗算した第１座標成分と、（ｐ×［第１色成分］）－（ｑ×［第２色成分］）の第２座標成分を得る座標設定部と、
   前記座標設定部で設定された前記第１座標成分と前記第２座標成分とによる色空間で、最近接点への誤差拡散による量子化を行う量子化部と、を備える
   画像処理装置。
2. 前記全色成分は、少なくともシアンとマゼンタとイエローを含み、前記第１色成分と前記第２色成分は、シアンとマゼンタである
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記明るさ重み係数ｋは、１．２以上である
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記色成分の重み係数ｐ，ｑは、それぞれの色成分のコントラストによって調整される
   請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記色成分の重み係数ｐ，ｑは、量子化した階調データで印字される用紙の色又は種類によって設定される
   請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記色成分の重み係数ｐ，ｑは、前記第１色成分と前記第２色成分の０％出力時と１００％出力時の明度差として、前記第１色成分が大きい場合にｐ≧ｑに設定し、前記第２色成分が大きい場合にｐ≦ｑに設定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記第１色成分は３値で量子化を行い、前記第２色成分は２値で量子化を行う
   請求項１に記載の画像処理装置。
8. ハーフトーン処理のために階調データを量子化する画像処理方法であって、
   前記階調データの全色成分の内の少なくとも第１色成分と第２色成分について、それぞれの色成分の重み係数ｐ，ｑを設定した上で、（ｐ×［第１色成分］）＋（ｑ×［第２色成分］）に明るさ重み係数ｋを乗算した第１座標成分と、（ｐ×［第１色成分］）－（ｑ×［第２色成分］）の第２座標成分を得る座標設定処理と、
   前記座標設定処理により設定された前記第１座標成分と前記第２座標成分による色空間で、最近接点への誤差拡散による量子化を行う量子化処理と、を含む
   画像処理方法。
9. ハーフトーン処理のために階調データを量子化する演算をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記階調データの全色成分の内の少なくとも第１色成分と第２色成分について、それぞれの色成分の重み係数ｐ，ｑを設定した上で、（ｐ×［第１色成分］）＋（ｑ×［第２色成分］）に明るさ重み係数ｋを乗算した第１座標成分と、（ｐ×［第１色成分］）－（ｑ×［第２色成分］）の第２座標成分を得る座標設定手順と、
   前記座標設定手順により設定された前記第１座標成分と前記第２座標成分による色空間で、最近接点への誤差拡散による量子化を行う量子化手順と、をコンピュータに実行させる
   プログラム。

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