JPH01152869A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は画像処理装置、詳しくはデジタル画像データを
基にして、デジタル的に階調画像を出力する画像処理装
置に関するものである。

［従来の技術］ この種の装置の代表例としてはデジタル複写機が挙げら
れ、現在ではその機能及び高品位性によって従来のアナ
ログ複写機にとって替りつつある。

通常、このデジタル複写機では、原稿画像をＣＣＤスキ
ャナによって読取って、デジタルデータに変換した後、
レーザビーム方式等の印刷部でもって可視画像を形成し
ている。そして、その可視画像形成において階調表現す
るために良く用いられている常套手段がデイザ法や濃度
パターン法である。

ところが、これらの手法で可視画像を形成した場合には
、以下に示す問題が発生する。

■原稿が印刷物等の網点画像の場合、対応する出力画像
に原稿にはない周期的な縞模様が発生する。

■線画成いは文字等を含む原稿画像を基にして像を形成
すると、エツジが切れ切れになり、画質が低下する。

上述した■の現象は一般にモアレ現象として良く知られ
ており、その主要な発生原因としては以下の２つが挙げ
られる。

■、網点原稿と人力サンプリングによるビート、■、網
点原稿とデイザ閾値マトリクスとのビート、 特に■の要因によるモアレ発生であるが、デイザマトリ
クス内の閾値がドツト集中型で配列されているとぎには
出力画像も疑似的な網点構造となり、これによって入力
原稿画像との間にビートを発生してしまうことによる。

従って、これらの現象を回避するためには、セグメンテ
ーションと呼ばれている２値化画像と中間調画像とを識
別する必要があるが、その識別処理を自動的にしようと
するには多くの回路構成が必要とされ、結果的に複雑な
構成にならざるを得なく、且つコスト的にも問題が残る
。

［発明が解決しようとする問題点］ これに対して、近年、特に注目されているのが濃度拡散
法による像形成処理である。簡単に説明すれば原稿画像
と、出力画像となるべぎ画像中との各画素の濃度差を演
算し、この演算結果である誤差分を他の周辺画素に拡散
（分散）させていくものである。

この手法によれば、像形成に係る周期性がないので網点
原稿画像に対するモアレは発生しないという特徴を備え
ている。反面、今度は出力画像に独特の縞模様が発生し
たり、画像のハイライト（明）部やダーク（暗）部に粒
状性のノイズ的なドツトがランダムに現われてしまい、
見た目に違和感のある画像が形成されてしまうという欠
点がある。

本発明はかかる問題点に鑑みなされたものであり、高品
位且つ高精細な出力画像を形成することを可能ならしめ
た画像処理装置を提供しようとするものである。

［問題点を解決するための手段］ この問題を解決するために本発明は以下に示す様な構成
を備える。

すなわち、 デジタル多値データを誤差拡散法によって処理する画像
処理装置において、前記誤差拡散法によって２値化した
ときに発生する拡散すべき濃度誤差値の符号を識別する
識別手段と、少なくとも一方の符号の濃度誤差値中の所
定範囲の誤差値を拡散させるための所定周期の重み付け
拡散マトリクスを発生する拡散マトリクス発生手段とを
備える。

［作用］ かかる本発明の構成において、識別手段で識別された少
なくとも濃度誤差値中の所定範囲の誤差値を拡散マトリ
クス発生手段で発生した所定周期の拡散マトリクスに従
って拡散するものである。

［実施例］ 以下、添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説
明する。

く構成概略の説明（第１図）〉 第１図は実施例における画像の人力から出力画像用デー
タを発生させる構成概略図である。

図中、１は画像読取部であって、ＣＣＤスキャナ等の光
電変換素子及びこれを走査する駆動系より構成されてい
る。２は画像読取部１から出力された各画素濃度に対す
るアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバ
ータであり、例えば８ビツト（＝２５・６階調）のデー
タに変換する（量子化されることになる）。３は変換さ
れたデジタルデータを画像読取部１におけるスキャナ°
の特性や照明光源のむら等に基づいてデジタル的に補正
（例えばシェーディング補正）する補正回路である。４
は補正回路３から出力されたデジタルデータ１００及び
後述する多値バッファメモリ１１から読み込まれたデー
タ１０１とを加算する加算器、５は２値化演算回路であ
り、加算器４で算出されたデータ１０２が１２７”以下
のときには０”、′１２８”以上のときには“１”レベ
ルの信号を出力信号１０３としてを出力する。

このとき、出力信号１０３のレベルが“０”のとき階調
゛０（白）”を、また“１”のとき階調”２５５（黒）
″を意味していることになるから、“０”に切り捨てら
れたデータ或いは“１”へ切り上げられたデータはバス
１０４を介して比較回路６に出力される。すなわち、切
り捨てデータとしては“Ｏ〜１２７”、切り上げデータ
としては０〜−１２７″が比較回路６に出力される。尚
、これら切り捨て／切り上げデータを以後、濃度誤差デ
ータという。

さて、比較回路６では入力した濃度誤差データをバス１
０４°を介して拡散演算回路８に出力すると共に、その
濃度Ｍ差データを基準値記憶部７から出力される値と比
較することで得られる状態情報（３ビツトで構成されて
いる）を拡散パターン記憶部９へのアドレスバス１０５
上に出力する。拡散パターン記憶部９はこの状態情報に
基づいて濃度拡散するためのマトリクスパターンを発生
する。そして、拡散演算回路８はこの拡散マトリクスパ
ターンに従い、入力した濃度誤差データを分散させて多
階調バッファメモリ１１内の対応する位置に足し込んで
行く。尚、この多値バッファメモリ１１への足し込みは
カウンタ１０から構成される装置及び列位置に従ってな
されるものである。

く処理内容の説明（第２図、第３図）〉上述した構成に
おける具体的処理内容を以下に示す。

比較回路６は濃度誤差データを受けて拡散演算回路６に
出力するが、それと共にその濃度誤差データの持つ状態
情報（３ビツト）を拡散パターン記憶部９に出力するこ
とは先に説明した。

この状態情報と濃度誤差データとの関係は次表の如くで
ある。

表 すなわち、切り捨てのあった場合、換言すれば加算器４
から出力されたデータが“１２８”未満の場合にはビッ
ト２が“０”となり、切り上げがあるときには逆にビッ
ト２が１″となる（従って、出力１０３に対応している
）。そして、各々の場合を０〜±３２、±３３〜±９６
、±９７〜±１２７に分け、ビット０とビット１とに対
応付けた。

さて、ここで得られる状態情報の意味するところは、原
稿画像中の注目画素がハイライト（明）部であるかダー
ク（暗）部であるかを検出するところにある。

実施例では、［ビットｏ、１］が［０，１］のときには
明部と判断し、［１，１］のときには暗部、そして［１
，Ｏ］の場合には中間調部と判断する。

以下、その理由を説明する。

原稿画像の明部の量子化データは低めの値を示し、これ
が拡散演算されて集められて閾値”　１２８”を越えて
“１”と２値化されるときの殆どの場合には、切り上げ
られた値は“−１２７〜−９７”になる。そこで、２値
化演算回路５からの出力される濃度誤差データが“０〜
＋３２”或いは“−１２７〜−９７”のときには、注目
画素を明部であると判断するわけである。

また、これとは反対の理由で、２値化演算回路５からの
出力データ１０３が＋９７〜＋１２７　”或いは−３２
〜０“となるときには、注目画素を暗部と判断する。そ
して、２値化演算回路５からの出力データがそれ以外の
ときには中間調と判断する。

さて、以上の処理でもって注目画素の識別がなされる（
状態情報が生成される）と、拡散パターン記憶部９から
はその識別結果に対応した拡散マトリクスパターンを拡
散演算回路８に出力する。

例えば、状態情報が中間調を示す場合、すなわち、ビッ
トＯ〜ビット２の情報として［１，０゜０］或いは［１
，０，１］をアドレスされた場合には、第２図に示す拡
散マトリクスパターン２゜を拡散演算回路８に出力する
。

拡散演算回路８はこの拡散マトリクスパターン２０を受
け、比較回路６より入力した濃度誤差データをそのマト
リクス内の数値で表わされている“重み°に従って分散
する。但し、この分散された値を多値バッファメモリ１
１に展開するときには、対応する多値バッファメモリ１
１内の各画素位置に置き換えるのではなく、足し込んで
行く。

また、状態情報が［０，１，Ｏ］或いは［１゜１．０］
のとき、すなわち、２値化誤差が正の値で、０〜＋３２
、或いは＋９７〜＋１２７のときには、第３図（ａ）に
示す拡散値が展開されたマツプ３００（各数値は拡散す
るときの重みを示している）から３×３の拡散マトリク
スパターンを切り出して、拡散演算回路８に出力する。

尚、切り出される拡散マトリクスパターンの位置を（ｎ
、ｍ）としたとき、１画素入力する度にｎを１つインク
リメントしていって、入力画素が次のラインの先頭位置
に復帰したときにはｎを“Ｏ”とし、ｍを１つインクリ
メントする様にする。

この様な処理で画像読取部１より画素が入力されるに従
って、切り出し位置が更新されることになる。そして、
状態情報が前述した状態のときには、その切り出し位置
でもって切り出された３×３のパターンを拡散マトリク
スパターンとして拡散演算部８に出力する。

ところで、第３図（ａ）を見ると解る様に、マツプ３０
０内の重みを表わす数値は規則的に並んでいる（周期が
縦横夫々に３つ）。従って、仮に今、図示の拡散マトリ
クスパターン３０が切り出されたとしたとき、濃度誤差
データの拡散される順序はパターン３０中の数値″７．
５・・・”の順になる。ところが、次の画素に対する濃
度誤差データを拡散する順序（図中のパターン３１）も
直前の重み数値“７”を１番目とされる。そしてまた、
以後の画素に対してもパターン３２に基づいて分散させ
るので、結果として各分散値が集められて閾値“１２８
”を最初に越えるのは重み数値“７″の位置になる。従
って、分散されたデータを集めて、たまたま出力１０３
が“１”となる画素は出力画像中の所定間隔に形成され
ることになり、モアレを起さず、且つ見易い画像を形成
されることになる。

また、状態情報が［０，１，１］或いは［１，。

１．１］のとき、すなわち、２値化誤差が負の値で、０
〜−３２、或いは−９７〜−１２７のときには、第３図
（ｂ）に示す拡散値が展開されたマツプ３゜１から３Ｘ
３の拡散マトリクスパターンを切り出して拡散演算回路
８に出力する。この切り出しのタイミング、及びそれに
よって得られる効果は先に説明した２値化誤差が正の暗
部及び明部のときと同じであるが、ここで注目する点は
、マツプ３０１内の各分散の“重み”の配置位置とマツ
プ３００とのそれは逆になっている点である。すなわち
、第３図（ｂ）の拡散マトリクスパターン３３は第３図
（ａ）の拡散マトリクスパターン３ｏに対応しており（
拡散マトリクスパターン３４は３１．３５は３２に対応
している）、拡散マトリクスパターン３３中の分散の重
みが大きいところは、パターン３０では低くなっている
。これによって、暗部と明部における夫々の濃度分散位
置の相殺を防ぐことが可能となる。

以上、説明した様に本実施例によれば、誤差拡散法によ
って発生する出力画像中のドツトに規則性を持たせるこ
とが可能となり、見易い出力画像を形成することが可能
となる。

尚、実施例では正の濃度誤差データと負の濃度誤差とで
分けて濃度誤差を拡散（分散）したが、例えば比較的大
きい（小さい）正の濃度誤差と比較的小さい（大きい）
と負の濃度誤差の拡散する順序を逆にする様にしても良
い。

また、実施例において、２値化された出力１０３の出力
光は特に説明しなかったが、これは２値出力画像を形成
する印刷装置や表示装置であれば何でも良い。例えば通
常のドツトマトリクスプリンタやレーザビームプリンタ
、更には液晶表示装置等であっても良い。

更には、拡散パターン記憶部９内には第３図（ａ）、（
ｂ）に示すマツプが３００，３０１が内蔵されている様
に説明したが、これらのマツプは縦横共に３画素周期に
なっているので、必ずしもマツプ全体を保持している必
要はない。

更にまた、２値化誤差に基づいて明部及び暗部と判定さ
れたときに、３×３の拡散マトリクスサイズで説明した
が、これも本実施例に限定されるものではない。

［発明の効果］ 以上説明した様に本発明によれば、誤差拡散法によって
発生する出力画像中のドツトに規則性を持たせることが
可能となり、見易い出力画像を形成することが可能とな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例における誤差拡散法を実現するための構
成概略図、 第２図は２値化誤差によって中間調と判断された場合の
拡散マトリクスを示す図、 第３図（ａ）は２値化誤差が正の明部及び暗部と判定さ
れたときマツプと切り出される拡散マトリクスを示す図
、 第３図（ｂ）、は２値化誤差が負の明部及び暗部と判定
されたときマツプと切り出される拡散マトリクスを示す
図である。 図中、１・・・画像読取部、２・・・Ａ／Ｄコンバータ
、３・・・補正回路、４・・・加算器、５・・・２値化
演算回路、６・・・比較回路、７・・・基準値記憶部、
８・・・拡散演算回路、９・・・拡散パターン記憶部、
１０・・・カウンタ、１１・・・多値バッファメモリで
ある。 特許出願人　　キャノン株式会社 第２図 第３　ｆｆｆｌ（ａ） 第３図（ｂ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 デジタル多値データを誤差拡散法によつて処理する画像
   処理装置において、 前記誤差拡散法によつて２値化したときに発生する拡散
   すべき濃度誤差値の符号を識別する識別手段と、 少なくとも一方の符号の濃度誤差値中の所定範囲の誤差
   値を拡散させるための所定周期の重み付け拡散マトリク
   スを発生する拡散マトリクス発生手段とを備えることを
   特徴とする画像処理装置。