JPH08130640A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ２値化誤差拡散およびディザ誤差拡散処理を
行なう画像処理装置において、高速動作が可能でかつロ
ーコストでありかつ高画質化を可能にする。 【構成】 画像処理回路１０は８ビットの入力画像デー
タｆ１を４ビットのディザ画像処理に変換する多値ディ
ザ回路１１と、ディザ画像データｆ２に対して誤差拡散
のための誤差補正を行なう誤差補正部１２と、２値化部
１３と、２値化誤差算出部１４と、２値化誤差拡散部１
５と、２値化平均誤差拡散部１６と、ディザ画像データ
ｆ２を受けてそれに基づいて局所領域の最大値／最小値
から画像の分散状態を判別する属性判別部１７とを含
む。属性判別部１７の判別結果に応じて誤差拡散のため
の誤差補正データを調整部１８によって調整するため、
画像の属性に応じた誤差拡散が行なわれる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は画像処理装置に関し、
特に誤差拡散２値化方式を用いた画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理装置の階調性と解像度を
両立させる２値化方式として誤差拡散方式がある。誤差
拡散方式においては、誤差補正された多値画像をしきい
値で２値化し、そのときに発生した２値化誤差を周辺へ
伝搬させることで面積階調保存を行なう。この方式はR.
Floyd らによって提案されたものである。

【０００３】図６は従来の画像処理装置に採用された一
般的な誤差拡散法を実現する画像処理回路３１の構成を
示すブロック図である。図６を参照して、従来の画像処
理回路は８ビットで表わされた画像データを入力して誤
差補正を行なう誤差補正部２２と、誤差補正された入力
画像データを所定のしきい値Ｔｈで２値化する２値化部
２３と、２値化出力データと誤差補正された入力画像デ
ータとの誤差を算出する２値化誤差算出部２４と、２値
化誤差を拡散するための補正データを準備する２値化誤
差拡散部２５とを含み、２値化誤差拡散部２５で準備さ
れた補正データを用いて入力画像データに対して誤差補
正が行なわれる。

【０００４】２値化誤差算出部２４は２値化された出力
画像データと、低および高の２つの基準値を入力し、２
値出力画像データに基づいていずれかの基準値を出力す
るセレクタ２４１と、セレクタ２４１から出力されたデ
ータと誤差補正された入力画像データとから２値化誤差
を算出する２値化誤差算出器２４２とを含む。２値化誤
差拡散部２５は、２値化誤差算出部２４から出力された
データを２ライン分ストアするためのファーストインフ
ァーストアウト形式の誤差格納ラインメモリ２５１と、
誤差格納ラインメモリ２５１に接続され、注目画素に近
いほど大きな重み付けを行なう誤差重み付けフィルタ２
５２とを含む。

【０００５】次に動作について説明する。入力多値画像
の濃度をｆ（ｘ，ｙ）（０≦ｆ（ｘ，ｙ）≦１）とし、
出力画像濃度をｇ（ｘ，ｙ）（＝０ｏｒ１）とすると、
２値化誤差Ｅｘｙは次の式（１）で表わされる。

【０００６】 Ｅｘｙ＝ｆ（ｘ，ｙ）−ｇ（ｘ，ｙ）…（１） 誤差拡散法は、このＥｘｙを平均して小さくしようとす
るもので、入力多値画像に対して周辺画像の重み付け平
均値で補正を行なう。重み付け平均値をＥａｖｅ_xyとす
れば、重み付け平均値Ｅａｖｅ_xyは以下の式（２）で表
わされる。

【０００７】

【数１】

【０００８】一般に重み付け係数ｍ_k,n は注目画素に近
いほど大きく、主走査方向のマトリックスサイズｋは５
画素、副走査方向のサイズｎは２〜３ラインとする場合
が多い。このような誤差重み付けフィルタ２５２の具体
的な例は図６に示すとおりである。

【０００９】図６を参照して従来の画像処理装置は２値
化誤差を拡散するためにフィードバックループを構成す
る。フィードバックループを持つため、特に画像先端あ
るいは後端の条件（初期化や有効画像領域設定）に注意
が必要である。また、一連の処理をパイプライン化でき
ないため、基本的に高速化が困難な方式といえる。

【００１０】ここで、たとえば手書きの鉛筆原稿のよう
に下地の白い低濃度細線では、２値化誤差の発生量は小
さくかつ線画の幅が狭いので、誤差の伝搬が間に合ず、
画像の途切れが生じ、同時にゴーストエラーが発生す
る。このゴーストエラーが蓄積され、線画領域を外れた
ところで２値化しきい値を超えてしまうと、線画の歪が
発生する。この低濃度細線の途切れと歪は、誤差拡散法
の原理に起因する最大の欠点である。濃度が低濃度から
高濃度（あるいはその逆）へ急激に変化する境界領域で
の方向性問題も同様の原因で発生する。下地がある程度
被っていると、これらの現象は発生しにくい。

【００１１】またベタ領域では、不規則なテクスチャが
発生する（この誤差重み付けフィルタの形状と密接に関
連している）。特に低濃度部では、そのテクスチャが目
立ちやすく、見慣れていないと奇異に感じることもあ
る。さらに中間濃度部では高周波テクスチャ成分が印字
の際に潰れやすく、黒シミとなる場合がある。

【００１２】図６に示した従来の画像処理回路で処理し
た画像の例を図７〜図９に示す。図７を参照して低濃度
細線では、途切れとガタツキが発生している（図７の矢
印部分、しきい値：１２８／２５５で２値化しているの
で、これを５０程度まで下げれば若干の改善は可能であ
る）。図８を参照して、低濃度部に不規則なテクスチャ
が目立つ。また、黒シミも存在する。図９を参照して黒
色画像と白色画像の境界には黒かぶりや白ヌケのような
方向性も顕著にみられる。

【００１３】なお、ここでテクスチャとは縞模様のこと
をいう。

【００１４】

【関連の技術】図１０は従来の一般的な誤差拡散法の問
題点を解消する２値化平均濃度誤差拡散法を実現する画
像処理回路の構成を示すブロック図である。図１０を参
照して２値化濃度誤差拡散法を実現する画像処理回路３
２においては、図６に示した誤差を拡散させる第１のフ
ィードバックループに加えて出力２値画像の平均濃度と
原画像との誤差を拡散させる第２のループを持つことが
大きな特徴である。すなわち、図１０を参照して、画像
処理回路３２は、画像処理回路３１に加えて、２値化誤
差算出部２４からの出力データに対して出力２値画像の
平均濃度と原画像との誤差を拡散させる２値化平均誤差
拡散部２６と、２値化平均誤差拡散部２６からの２値化
平均誤差データを入力画像データから減算する減算部２
９とを含み、減算された画像データも考慮して誤差補正
部２２で入力画像データの補正が行なわれる。２値化平
均誤差拡散部２６は、２値化画像データを２ライン分格
納する出力２値画像格納ラインメモリ２６１と、出力２
値画像格納ラインメモリ２６１に接続され、出力２値画
像に対して所定の重み付けを行なう２値化平均濃度重み
付けフィルタ２６２とを含む。

【００１５】２値化平均濃度誤差拡散法において２値平
均値をＢａｖｅ_xyとすれば、次の式（３）で２値化平均
値Ｂａｖｅ_xyが表わされる。

【００１６】

【数２】

【００１７】この２値平均値Ｂａｖｅ_xyと原画像ｆ
（ｘ，ｙ）の差をＥＢａｖｅ_xyとすれば、式（４）で２
値化平均誤差が表わされる。これを入力多値画像濃度ｆ
（ｘ，ｙ）に対して補正する。

【００１８】 ＥＢａｖｅ_xy＝ｆ（ｘ，ｙ）−Ｂａｖｅ_x,y … （４） 第２のループに誤差が発生するのは、以下に示すように
原画像と２値出力平均濃度との差が生じた場合であるか
ら、第１のループで以下の現象が発生したときに、第２
のループはそれを補正する方向に働く。

【００１９】（ｉ） 低濃度細線などで２値出力に途切
れ／歪が生じた。 （ｉｉ） 方向性が発生した。

【００２０】（ｉｉｉ） 極端に低周波のテクスチャが
発生した。 つまり、第１の誤差拡散ループにおいて、誤差拡散の原
理的不具合いが発生したとき、第２のループによってそ
の処理エラーが吸収／拡散され、高画質化が達成され
る。

【００２１】この方式による処理サンプルを図１１〜図
１３に示す。図１１を参照して低濃度細線では、前述の
第２ループの補正効果により途切れ／歪が大幅に改善さ
れている。図１２を参照して黒シミに対しては改善効果
は少ない。図１３を参照して方向性に関してはかなりの
改善効果がみられる。

【００２２】したがって本方式は、ほとんどの画像属性
において、一般的な誤差拡散法よりも画質的に同等か優
れる。ただし、ハード的にはフィードバックループが増
えるため、動作速度が遅くなる。

【００２３】次に従来の一般的な誤差拡散法を改良する
他の方法としてディザ誤差拡散法について説明する。図
１４はディザ誤差拡散法を実現するための画像処理回路
の構成を示すブロック図である。図１４を参照して、デ
ィザ誤差拡散法を実現する画像処理回路３３は、従来の
画像処理回路３１に対して８ビットの入力画像データに
対して４×４のディザマトリックスを用いて４ビットの
画像データが出力され、その出力画像データに対して誤
差補正が行なわれる。

【００２４】図１４を参照して多値ディザ部２１は、８
ビットの入力画像データの上位４ビットと“１”を入力
し、その和を出力する加算器２１１と、ラスタスキャン
における水平／垂直同期信号を図示のないカウンタによ
りカウントし、図示のないデコーダにより４×４ディザ
マトリックスの４ビットのしきい値を出力するディザマ
トリックス２１２と、ディザマトリックス２１２から出
力される４ビットのしきい値Ｔｘｙと８ビットの入力画
像データの下位４ビットとを比較して１ビットのデータ
を出力する比較器２１３と、８ビットの入力画像データ
の上位４ビットと、加算器２１１からの加算データを入
力し、比較器２１３からの信号に応じていずれかのデー
タを選択的に出力するセレクタ２１４とを含む。

【００２５】ディザ誤差拡散法においては、誤差拡散法
をハード化することによって、動作速度の大幅な向上と
コストダウンが可能である。

【００２６】ところで、８ビットの入力画像データに対
して従来の２５６階調を実現するためには、フィードバ
ック部の基本演算データ幅を８ビットにする必要があっ
た。８ビットだと、誤差重み付け演算時には、係数１６
で最大１２ビットの加算演算が必要になる。しかしなが
ら、この方式を用いれば、２５６階調を実現するために
基本演算データ幅は４ビットで十分であり、前述の最大
加算演算は８ビットですむ。これにより、動作速度の大
幅な向上が実現できる。また、誤差格納メモリも従来の
半分ですむ。さらに、画質的には、コンピュータグラフ
ィック画像等で不規則なテクスチャの発生がディザ成分
により抑えられる。

【００２７】この場合の処理サンプルを図１５〜図１７
に示す。図１１〜図１３と比較して、不規則なテクスチ
ャの発生が抑えられている状態がわかる。

【００２８】図１８は図６に示した２値化平均濃度誤差
拡散法と図１４に示したディザ誤差拡散法とを単純に組
合せた画像処理回路３４の構成を示すブロック図であ
る。図１８を参照して、２値化平均誤差拡散法とディザ
誤差拡散法とを組合せた画像処理回路３４の構成はそれ
ぞれ先に述べた構成を組合せたものであるため、同一箇
所に同一符号を付してその説明は省略する。

【００２９】

【発明が解決しようとする課題】図１９〜図２１は２値
化平均誤差拡散法とディザ誤差拡散法とを単純に組合せ
た画像処理回路３４により得られたサンプル画像を示す
図である。図１９を参照して、この構成に係る画像処理
回路３４においては、画質的にはディザ誤差拡散法単体
の場合である図１４の画像処理回路３３よりも低濃度細
線の再現性が大幅に向上する。しかしながら、コンピュ
ータグラフィックス画像等の分散の小さな画像において
は、２値化平均誤差を補正した影響により、再び誤差拡
散特有の不規則な縞模様（テクスチャ）が発生してい
る。この影響により黒シミも再発生している。

【００３０】ところで、２値化平均誤差拡散法とディザ
誤差拡散法とを組合せれば、高画質で高速な誤差拡散法
が構成できるはずである。しかしながら、単純な組合せ
では、両者の持つ画像的長所が互いのアルゴリズムによ
って打消される現象が発生する場合がある。

【００３１】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、２値化平均誤差拡散法およびデ
ィザ誤差拡散法を組合せた場合でも、コンピュータグラ
フィックス等で縞模様が発生することがなく、かつ高速
の誤差拡散が可能な画像処理装置を提供することを目的
とする。

【００３２】

【課題を解決するための手段】この発明に係る画像処理
装置は、Ｎ１値で表わされた入力画像データをＮ１値よ
りも小さいＮ２値のディザ画像データに変換するディザ
変換手段と、Ｎ２値で表わされたディザ画像データをＮ
２値よりも小さいＮ３値データに変換するＮ３値変換手
段と、Ｎ３値変換時の誤差を拡散するデータを準備する
第１誤差拡散データ準備手段と、Ｎ３値変換時の平均画
像濃度とディザ画像データとの誤差を拡散するデータを
準備する第２誤差拡散準備手段と、ディザ画像データを
もとに入力画像データの属性を判別する手段と、属性判
別手段の判別結果に応じて第２誤差拡散データを調整す
る手段と、第１誤差拡散データと調整された第２誤差拡
散データとを用いてディザ画像データを補正する手段と
を含む。

【００３３】

【作用】入力されたＮ１値の画像データをＮ２値のディ
ザ画像データに変換し、Ｎ２値のディザ画像データに基
づいてその画像の属性が判別される。そしてその判別結
果に基づいて平均画像濃度とディザ画像データの誤差を
拡散する第２誤差拡散手段の拡散量が制御される。画像
の属性に応じてＮ３値化平均誤差の補正量が制御される
ため、画像の属性に応じたＮ３値化処理が行なわれる。

【００３４】

【実施例】以下この発明の実施例を図面を参照して説明
する。図１はこの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。図１を参照して、この発明に係る画
像処理装置は、８ビットの画像データを入力してそれを
４ビットのディザ画像データに変換する多値ディザ回路
１１と、多値ディザ回路１１から出力された４ビットの
ディザ画像データを後に説明する２値化に伴なう誤差デ
ータで誤差拡散するための誤差補正部１２と、誤差補正
部１２に接続され、所定のしきい値Ｔｈで誤差補正され
たディザ画像データを２値化する２値化部１３と、２値
化部１３に入力される誤差補正されたディザ画像データ
と２値化出力画像データとの差を算出する２値化誤差算
出部１４と、算出された２値化誤差に対して誤差拡散す
るための２値化誤差拡散部１５と、２値化された出力画
像データの２値化平均濃度と原画像データとの誤差を出
力するための２値化平均誤差拡散部１６と、２値化平均
誤差拡散部１６と、多値ディザ回路１１から出力された
４ビット４×４ディザマトリックスの画像データをもと
にその画像の属性を判定する属性判定部１７と、属性判
定部１７からの判定結果に応じて２値化平均濃度誤差を
調整する調整部１８とを含む。

【００３５】次に動作について説明する。入力された画
像データｆ１は多値ディザ回路１１でディザ画像データ
ｆ２に変換され、誤差補正部１２で誤差補正されて誤差
補正データｆ３となる。誤差補正データｆ３は２値化部
１３で２値出力画像ｇ１として出力される。２値出力画
像データｇ１はその値に応じたいずれかの基準値に２値
化誤差算出部１４１で変換され、変換された２値化誤差
データｇ２は２値化誤差拡散部１５へ入力され、２値化
誤差拡散データｈ１として誤差補正部１２へ出力され
る。変換された２値化誤差データｇ２は２値化平均誤差
拡散部１６にも入力される。２値化平均誤差拡散部１６
からの２値化平均誤差濃度データｈ２は後に説明する調
整部１８で処理され、誤差補正データｈ４として誤差補
正部１２へ送られる。

【００３６】属性判別部１７は、ディザマトリックス画
像データを５ライン分ファーストインファーストアウト
形式で記憶するディザ格納ラインメモリ１７１を含む。
このディザ格納ラインメモリ１７１で５×５の局所ウィ
ンドウが生成される。５×５局所ウィンドウ内の最大値
と最小値が最大／最小値検出フィルタ１７２によって検
出され、その差に応じて最大／最小値検出フィルタ１７
２に接続された利得制御回路１７３によって画像の属性
が判定される。具体的には、最大値と最小値との差が小
さいと画像データは非分散属性であると判断され、大き
いと分散属性と判定される。

【００３７】図２は利得制御回路１７３の具体的動作を
説明するための図である。図２を参照して、最大／最小
値検出フィルタ１７２で検出された最大値と最小値との
差に応じて利得が決定される。すなわち、利得制御回路
１７３は、最大値と最小値の差を３分割するための利得
変換しきい値Ｔｈ１およびＴｈ２とを含み、このしきい
値に応じて画像の属性に応じた利得が決定される。具体
的には、最大値と最小値との差がしきい値Ｔｈ１よりも
小さいときは利得は０となり、その差がしきい値Ｔｈ１
とＴｈ２との間であるときは０．５とされ、その差しき
い値Ｔｈ２よりも大きいときは１とされる。

【００３８】次に再び図１を参照して、調整部１８は多
値ディザ回路１１から出力されるディザ画像データｆ２
と２値化平均誤差拡散部１６から出力される出力２値画
像の平均濃度ｈ２との誤差を算出する減算回路１８１と
減算の結果得られた誤差データｈ３に対して利得制御回
路１７３で得られた画像の属性に応じた利得を乗算する
ための乗算回路１８２とを含む。このようにして調整さ
れた誤差拡散データｈ４が誤差補正部１２へ出力され、
ディザ画像データｆ２に対して誤差拡散が行なわれる。

【００３９】図１に示したこの発明に係る画像処理回路
においては、画像の局所領域の最大値／最小値を検出
し、その値に応じて画像の属性を判別している。たとえ
ばコンピュータグラフィックス画像等では、濃度の分散
が極めて小さいため局所領域の最大値と最小値の差は極
めて小さくなる。この最大、最小値の差が小さいほど２
値化平均誤差のフィードバック量が小さくなるよう制御
される。すなわち、分散が極めて少ない場合には２値化
平均濃度誤差の補正をキャンセルすることにより、ディ
ザ誤差拡散のみを行なわせる。その結果、コンピュータ
グラフィックス等の分散が極めて小さな画像における独
特の縞模様の発生が防止できる。

【００４０】図３〜図５はこの発明に係る画像処理回路
において画像処理をした場合の出力画像の例を示す図で
ある。図３〜図５を参照して画像の領域判別をおこなっ
ているため、コンピュータグラフィックス画像における
縞模様の発生が抑えられ、かつ低濃度細線の再現性がよ
く、さらに黒シミの発生も抑えられているのがわかる。

【００４１】上記実施例においては、画像の属性を局所
領域の最大値と最小値を検出して行なったが、これに限
らず、画像のエッジや分散値を検出してもよい。画像の
エッジ検出時においては、その検出量が小さいときは調
整部１８において誤差補正量を減少させてもよい。

【００４２】また、画像の属性判別を分散値を用いて検
出したときは、分散値が小さいときは調整部において誤
差補正量を減少させてもよい。

【００４３】また、上記実施例において最大／最小値検
出を行なった場合にその差が小さいときは調整部１８に
おいて誤差補正量を減少させてもよい。

【００４４】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、入力さ
れたＮ１値の画像データをＮ２値のディザ画像データに
変換し、その画像の属性を判別してその判別結果に基づ
いて平均画像濃度とディザ画像データの誤差を拡散す
る。画像の属性に応じて誤差拡散が制御されるため、デ
ィザ誤差拡散と２値化平均濃度誤差拡散の両者の持つ画
像処理の長所が活かされた画像処理が行なわれる。この
結果、高速動作可能でかつローコストでありながら、従
来の誤差拡散法にあった低濃度細線の途切れ／型付の発
生が少なく、かつコンピュータグラフィックス画像のよ
うな分散の少ない画像データでの特有の縞模様の発生も
低く押えることができ、高画質化も併わせて可能にな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る画像処理回路の構成を示すブロ
ック図である。

【図２】利得制御回路内で行なわれる内容を説明するた
めの図である。

【図３】この発明に係る画像処理回路で画像を処理した
場合の出力例を示す図である。

【図４】この発明に係る画像処理回路で画像を処理した
場合の出力例を示す図である。

【図５】この発明に係る画像処理回路で画像を処理した
場合の出力例を示す図である。

【図６】従来の一般的な誤差拡散法を実現する画像処理
回路の構成を示すブロック図である。

【図７】従来の一般的な誤差拡散法によって得られる出
力画像の例を示す図である。

【図８】従来の一般的な誤差拡散法によって得られる出
力画像の例を示す図である。

【図９】従来の一般的な誤差拡散法によって得られる出
力画像の例を示す図である。

【図１０】２値化平均濃度誤差拡散法を実現する画像処
理回路の構成を示すブロック図である。

【図１１】２値化平均濃度誤差拡散法による出力画像の
例を示す図である。

【図１２】２値化平均濃度誤差拡散法による出力画像の
例を示す図である。

【図１３】２値化平均濃度誤差拡散法による出力画像の
例を示す図である。

【図１４】ディザ誤差拡散法を実現する画像処理回路の
構成を示すブロック図である。

【図１５】ディザ誤差拡散法で出力した場合の出力例を
示す図である。

【図１６】ディザ誤差拡散法で出力した場合の出力例を
示す図である。

【図１７】ディザ誤差拡散法で出力した場合の出力例を
示す図である。

【図１８】２値化平均誤差拡散法とディザ誤差拡散法を
単純に組合せた場合の画像処理回路を示すブロック図で
ある。

【図１９】２値化平均誤差拡散法とディザ誤差拡散法を
単純に組合せた場合の出力画像の例を示す図である。

【図２０】２値化平均誤差拡散法とディザ誤差拡散法を
単純に組合せた場合の出力画像の例を示す図である。

【図２１】２値化平均誤差拡散法とディザ誤差拡散法を
単純に組合せた場合の出力画像の例を示す図である。

【符号の説明】

１０ 画像処理回路 １１ 多値ディザ回路 １２ 誤差補正部 １３ ２値化部 １４ ２値化誤差算出部 １５ ２値化誤差拡散部 １６ ２値化平均誤差拡散部 １７ 属性判別部 １８ 調整部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 Ｎ１値で表わされた入力画像データを前
   記Ｎ１値より小さいＮ２値のディザ画像データに変換す
   るディザ変換手段と、 前記Ｎ２値で表わされたディザ画像データを前記Ｎ２値
   より小さいＮ３値データに変換するＮ３値変換手段と、 前記Ｎ３値変換時の誤差を拡散するデータを準備する第
   １誤差拡散データ準備手段と、 前記Ｎ３値変換時の平均画像濃度と前記ディザ画像デー
   タとの誤差を拡散するデータを準備する第２誤差拡散デ
   ータ準備手段と、 前記ディザ画像データをもとに前記入力画像データの属
   性を判別する手段と、 前記属性判別手段の判別結果に応じて前記第２誤差拡散
   データを調整する手段と、 前記第１誤差拡散データと前記調整された第２誤差拡散
   データとを用いて前記ディザ画像データを補正する手段
   とを含む、画像処理装置。