JPH08204959A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 階調性に優れた高画質な中間調処理画像を高
速に、しかも極めて簡単な構成で得ることができる画像
処理装置の提供を目的とする。 【構成】 所定領域の平均濃度値を演算する平均濃度演
算回路３と、乱数データを発生する乱数発生器５と、前
記平均濃度演算回路３により得られた平均濃度値ｍ
（ｉ、ｊ）と前記乱数発生器５からの乱数データｐ
（ｉ、ｊ）を所定の割合で加算する加算回路７と、前記
加算器により得られた値ｍｐ（ｉ、ｊ）を閾値として、
入力多値画像データｆ（ｉ、ｊ）を２値化処理する２値
化回路１とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、多値画像データを２値
画像データに２値化処理する画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ファクシミリ装置やデジタル
複写機等の画像処理装置における、画像データの２値化
処理方式として、誤差拡散法や平均濃度近似法が提案さ
れている。

【０００３】前者の誤差拡散法は、文献Ｒ．ＦＬＯＹＤ
＆ Ｌ．ＳＴＥＩＮＢＥＲＧ、“ＡＮ ＡＤＡＰＴＩ
ＶＥ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＦＯＲ ＳＰＥＴＩＡＬ
ＧＲＡＹ ＳＣＡＬＥ”，ＳＩＤ ７５ＤＩＧＥＳＴ，
ＰＰ３６〜３７に開示されている如く、注目画素の多値
画像データを２値化（最濃レベルかまたは最淡レベルに
変換）し、前記２値化レベルと２値化前の多値画像デー
タとの誤差に所定の重み付けをして注目画素近傍の画素
のデータに加算するものである。

【０００４】また、後者の平均濃度近似法は、特開昭５
７−１０４３６９号に記載されている様に、注目画素近
傍の既に２値化された２値データを用いて注目画素を黒
または白に２値化した場合のそれぞれの近傍画素との重
み付け平均値を求め、この２つの平均値の平均を閾値と
して注目画素の画像データを２値化するものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前述した誤差拡散法
は、入力画像データと出力画像データとの誤差を補正す
る方式のため、入力画像の濃度を出力画像に保存するこ
とができ、解像度及び階調性共に優れた画像を提供する
ことが可能である。

【０００６】しかしながら、誤差拡散法は入力画像デー
タと出力画像データとの誤差補正をする際、多くの２次
元演算をおこなわなければならず、その処理量の多さに
より、ハードウエアー構成が大変複雑になるという欠点
があった。

【０００７】また、特に入力画像レベルがハイライトの
領域においては、入力画像データと出力画像データとの
誤差補正をする際に、誤差データが分配される周辺領域
の方向性が出力画像にあらわれるという欠点があった。

【０００８】また、平均濃度近似法は２値化後の２値デ
ータを用いて演算を行うので、ハードウエア構成を簡素
化することが出来るとともに少ない処理量の為、処理の
高速化を実現することが可能である。

【０００９】しかしながら、平均濃度近似法は、単に注
目画素を含めた領域の平均値に注目画素を近似させ、２
値化を行うので階調数が制限されリニアリティが劣ると
ともに、なだらかな濃度変化を有する画像に対して特有
の低周波のテクスチャが発生し、画質が劣化するといっ
た欠点があった。

【００１０】本発明は上述した従来技術の欠点を除去す
るものであり、階調性に優れた高画質な中間調処理画像
を高速に、しかも極めて簡単な構成で得ることができる
画像処理装置の提供を目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段及び作用】上述した目的を
達成するため、本発明の画像処理装置は多値画像データ
を入力する入力手段と、所定領域の平均濃度値を演算す
る演算手段と、乱数データを発生する乱数発生手段と、
前記演算手段により得られた平均濃度値と前記乱数発生
手段からの乱数データを所定の割合で合成する合成手段
と、前記合成手段により得られた値を閾値として、前記
多値画像データを２値化処理する２値化手段とを備え
る。

【００１２】そして本発明によれば誤差拡散法に比較し
て処理量が極めて少ないにもかかわらず、これと、同
等、もしくはそれ以上の画像再生能力があり、特に誤差
補正をおこなう誤差拡散法において生じていたハイライ
ト領域の２値化出力の方向性は、誤差補正を行わない本
実施例の方式においては、まったく生じることがないば
かりでなく、注目画素近傍の２値化処理済みデータ信号
より算出した平均濃度に所定の比率で加算される乱数信
号の影響により２値化出力における出力“１”の画素は
平均的に配置され、出力画像の質を向上することができ
る。

【００１３】また、注目画素近傍の２値化処理済みデー
タ信号より算出した平均濃度に所定の比率で加算される
乱数信号の影響により、なだらかな濃度変化を有する入
力画像データを２値化処理する場合にも、前述した平均
濃度近似法に比較し、特有のテクスチャを発生すること
なく２値化出力における階調表現が滑らかになり出力画
像の画質を向上することができる。

【００１４】又、本発明の画像処理装置は多値画像デー
タを入力する入力手段と、２値化処理の終了した画素領
域の２値データと、２値化の終了していない画素領域の
多値画像データに基づき平均濃度値を演算する演算手段
と、乱数データを発生する乱数発生手段と、前記演算手
段により得られた平均濃度値と前記乱数発生手段からの
乱数データに基づき２値化のための閾値を形成する形成
手段と、前記形成手段からの閾値を用いて前記多値画像
データを２値化処理する２値化手段とを備える。

【００１５】これにより、前述した作用効果に加え、中
間濃度の入力画像データに対する２値化出力画像におい
て、画質劣化の要因となる、市松パターンの発生を抑制
することができる。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照し本発明の実施例を詳細に
説明する。

【００１７】図１は、本発明の以下に説明する複数の実
施例に共通に用いられる画像処理装置の構成を示したブ
ロック図である。

【００１８】１０１は入力センサ部でありＣＣＤ等の光
電変換素子及びこれを走査する駆動装置より構成され原
稿の読み取り走査を行う。入力センサー部１０１にて読
み取られた原稿の画像データは、逐次Ａ／Ｄ変換器１０
２に送られる。ここでは各画素のデータを８ビットのデ
ジタルデータに変換し、２５６階調数を持つデータに量
子化する。Ａ／Ｄ変換器１０２の出力信号は補正回路１
０３に入力され、ＣＣＤセンサーの感度ムラや照明光源
による照度ムラを補正するためのシェーデイング補正等
をデジタル演算処理により行う。次に、この補正処理済
みのデータを２値化回路１０４に入力する。２値化回路
１０４では入力された８ビットの多値画像データを以下
の実施例で詳細に述べる２値化方式により１画素１ビッ
ト２値のデータに量子化処理する。３５はレーザービー
ム、又は、インクジェト方式により構成されたプリンタ
で２値化回路１０４より入力される２値のデータに基づ
き印字ドットをオン／オフ制御し、画像を記録紙上に再
現する。

【００１９】以下に説明する実施例では、図１の２値化
回路１０４について詳細に説明する。

【００２０】〔第１実施例〕本発明の第１実施例を以下
に図面を参照しながら説明する。

【００２１】図２は、本発明の第１の実施例を示し、図
２は、２値化回路１０４の詳細を示したブロック図であ
る。図２中、ｆ（ｉ、ｊ）は２値化しようとする入力画
像の多値濃度データを示し、これは、正規化された０〜
１の値をとるものである。１はｆ（ｉ、ｊ）と、後述す
る加算器７の出力信号ｍｐ（ｉ、ｊ）が入力される比較
器であり、比較結果として２値化画像データＢ（ｉ、
ｊ）を出力する。２は２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）が入力さ
れるメモリである。

【００２２】３はメモリ２より読み出した信号が入力さ
れ、入力した２値データに基づき注目画素近傍の平均濃
度ｍ（ｉ、ｊ）を演算し出力する平均濃度演算回路であ
る。４は平均濃度演算回路３の出力信号ｍ（ｉ、ｊ）に
係数Ｋ（Ｋは１以下）を乗算し、その結果を出力する乗
算器である。５は正規化された０〜１の値をとる乱数ｐ
（ｉ、ｊ）を発生する乱数発生器、６は乱数発生器より
出力された乱数ｐ（ｉ、ｊ）が入力され、これに係数
（１−Ｋ）を乗算した結果を出力する乗算器、７は乗算
器４、乗算器６の出力を加算し、加算結果信号ｍｐ
（ｉ、ｊ）を出力する加算器である。

【００２３】平均濃度演算回路３の出力信号ｍ（ｉ、
ｊ）は乗算器４によりＫ倍されまた、乱数発生器５より
出力された乱数信号ｐ（ｉ、ｊ）は乗算器６により（１
−Ｋ）倍されて、加算回路７に入力される。加算回路７
の出力信号ｍｐ（ｉ、ｊ）は ｍｐ（ｉ、ｊ）＝Ｋ×Ｍ（ｉ、ｊ）＋（１−Ｋ）×ｐ（ｉ、ｊ）…＜１＞ となる。

【００２４】前述したように係数Ｋは１以下の数値が選
ばれていることにより、ｍｐ（ｉ、ｊ）は平均濃度信号
ｍ（ｉ、ｊ）と乱数信号ｐ（ｉ、ｊ）が所定の比率Ｋで
加算された信号となる。

【００２５】図３（１）は入力画像データｆ（ｉ、ｊ）
の画素ごとの配置を示す図面であり図３（１）において
ｆ（ｉ、ｊ）は２値化しようとする注目画素位置の入力
画像の多値濃度データを示す。

【００２６】図３（２）は２値化画像データを表す図で
あり、Ｂ（ｉ、ｊ）は注目画素の２値化後の濃度（０又
は１の値とする）を示す。破線により囲まれた部分は、
注目画素の処理時には既に２値化処理の行われた画素デ
ータを示し、これらは、図２のメモリ２に記憶されてい
るものであり、図２の平均濃度演算回路３にて参照さ
れ、注目画素近傍の平均濃度算出時に用いられるもので
ある。図３（３）は平均濃度を演算する際に用いられ
る、重み付けマスクを示す図である。Ｒは重み付けマス
クを示す１例で、３×３サイズのマトリクスで表してい
る。注目画素にあたる位置の重みはＲ（０、０）で示
し、Ｒ（０、０）＝Ｒ（０、−１）＝０としている。

【００２７】以下に本第１実施例の動作について詳細に
説明する。

【００２８】図２のメモリ２には図３（２）に示した注
目画素位置に対して既に２値化処理が終了している２値
化画像データが記憶され、これは、前述したように、少
なくとも図３（３）に示した重み付けマスクにより平均
濃度を演算する際に用いられる領域が記憶されている。

【００２９】平均濃度演算回路３はメモリ２に記憶され
た２値化画像データを参照して、注目画素近傍における
２値画像の重み付け平均濃度をｍ（ｉ、ｊ）として、こ
れを次式により求める。

【００３０】

【外１】 ここでＳは重みＲの総和を示す。

【００３１】平均濃度演算回路３より出力されたｍ
（ｉ、ｊ）は乗算器４にてＫ倍され加算器７にて（１−
Ｋ）倍された乱数ｐ（ｉ、ｊ）と加算されてｍｐ（ｉ、
ｊ）を出力する。ｍｐ（ｉ、ｊ）は比較器１に入力され
る。比較器１にてｍｐ（ｉ、ｊ）は多値の入力画像デー
タｆ（ｉ、ｊ）と比較され次式に従って２値化出力Ｂ
（ｉ、ｊ）を得る。 ｆ（ｉ、ｊ）＞ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝１…＜３＞ ｆ（ｉ、ｊ）≦ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝０…＜４＞ 以上説明したように、多値の入力画像データｆ（ｉ、
ｊ）と、注目画素近傍の２値化処理済みデータ信号より
算出した平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）と乱数信号ｐ（ｉ、ｊ）
を所定の比率で加算した信号ｍｐ（ｉ、ｊ）にもとづい
て２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）が算出される。

【００３２】ここで注目画素近傍の２値化処理済みデー
タ信号より算出した平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）と乱数信号ｐ
（ｉ、ｊ）の加算比率を決める係数Ｋの値は２値化出力
における階調のなめらかさ、またハイライト、ダーク領
域における２値化出力の自然感を左右するものであり、
係数Ｋの値を小さくし、乱数の割合を増やすほど、周期
的なテクスチャーの発生は抑えることができるが、得ら
れる２値化出力画像にざらつき感が増すことになり、画
質の劣化をまねくことになる。係数Ｋの値としては、約
０．７〜０．９５としたとき周期的なテクスチャの発生
及びざらつき感を抑えた良好な２値化出力が得られる。

【００３３】また、係数Ｋの値は固定にするのではな
く、入力画像データｆ（ｉ、ｊ）のレベル、または平均
濃度ｍ（ｉ、ｊ）のレベルに基づいて変化させてもよ
い。

【００３４】つまり、〈１〉式から明らかな如く、Ｋの
値が小さい時は、乱数の影響が大きくなる。このため出
力されるドットとドットが乱数に支配されランダムに発
生し、画像のハイライト及びダーク部において粒状感に
優れた画像を得ることができる。従って、入力画像デー
タｆ（ｉ、ｊ）又は平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）のレベルを判
別し、そのレベルが小さいハイライト部及び、ｆ（ｉ、
ｊ）又はｍ（ｉ、ｊ）のレベルが大きいダーク部ではＫ
の値を小さくする。

【００３５】一方、Ｋの値が大きい時は乱数の影響が小
さくなるため画像のざらつきを抑えた滑らかな階調を表
現することができる。従って、入力画像データｆ（ｉ、
ｊ）又は平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）のレベルを判別し、その
レベルが中間濃度部である場合はＫの値を大きくする。

【００３６】また、Ｋの値は使用者の所望する２値化出
力画像の質に対応して選択設定するようにしてもよい。

【００３７】また、平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）を算出する際
に２値化データを参照する注目画素近傍の２値化処理済
み画素領域を図３の（２）に破線で示したものより広げ
ることにより、２値化出力画像の階調がなめらかになり
良好な画像出力が得られるものであり、本実施例に示し
た領域に限定されるものではない。

【００３８】また、本実施例では、算出された平均濃度
ｍ（ｉ、ｊ）をＫ倍した値と、（１−Ｋ）倍した乱数を
加算した値ｍｐ（ｉ、ｊ）を比較器１の入力としている
が、乗算器４、６を省略し、これらを省略した場合の重
み付けマスクの総和Ｓ′を、 Ｓ′＝Ｓ／Ｋ となるように図３（３）に示した各画素の重み係数を初
めから決め、更に、乱数発生器５より発生される乱数を
ｐ′（ｉ、ｊ）とすると、 ｐ′（ｉ、ｊ）＝（１−Ｋ）×ｐ（ｉ、ｊ） となるように初めから乱数の上限値を決め、前述のＳ′
とｐ′（ｉ、ｊ）を加算した値をｍｐ（ｉ、ｊ）として
比較器１の入力としてもよい。

【００３９】図４に図２に示した実施例により出力され
る２値化画像データのリニアリティを示す。横軸は入力
される多値画像データを示し、縦軸に単位面積当たりの
２値化出力１の画素の正規化個数を示す。

【００４０】乱数の加算割合を決める係数Ｋの値が一定
値の場合、図４に示されるように、多値画像入力データ
の値が中心値よりも小さい場合には、単位面積当たりの
２値化出力１の画素の個数は、理想値に比較して、多く
なり、多値画像入力データの値が中心値よりも大きい場
合には、単位面積当たりの２値化出力１の画素の個数
は、理想値に比較して、少なくなる特性を示し、中間濃
度レベルを境にして対象な特性となる。また、理想値と
の誤差は、最低濃度または、最高濃度の入力多値データ
を処理した場合において、最も大きくなっている。

【００４１】これは、入力画像多値データの値が小さい
ハイライト画像の、２値化の際には、大部分の注目画素
の２値化時に算出される平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）の値は小
さい値（最小濃度に近い値）となり、比較器１で比較さ
れるｍｐ（ｉ、ｊ）の値としては乱数発生器５より発生
される乱数ｐ（ｉ、ｊ）が支配的となる。すなわち、乱
数ｐ（ｉ、ｊ）の、値の幅、周期がハイライト画像の２
値化出力を決定する大きな要因となっていることによ
る。また、同様の理由により、入力画像多値データの値
が大きい高濃度画像の、２値化の際にも、乱数ｐ（ｉ、
ｊ）の、値の幅、周期がハイライト画像の２値化出力を
決定する大きな要因となっている。

【００４２】そこで、ハイライト、高濃度領域のリニア
リティを良好に設定するためには、比較的、乱数加算の
割合を大きく設定する必要がある。しかし、乱数加算割
合を一率で大きくすることは、得られる２値化出力画像
のざらつき感を増加させ、画質の劣化をまねくことにな
る。

【００４３】そこで、乱数加算割合を増加させずにハイ
ライト部のリニアリティを良好に保つことができる実施
例を図５に示す。

【００４４】図５は入力画像多値データとして０〜２５
５（８ビット）の値が取られる場合の例を示す。図５中
１１は乱数発生器を示し０〜６３の乱数を発生する。１
２は８ビットの入力画像多値データｆ８（ｉ、ｊ）を１
０ビットのデータ信号ｆ′（ｉ、ｊ）にテーブル変換す
る変換回路であり、２５６バイトのＲＡＭで構成されて
いる。平均濃度演算回路１３は、すでに２値化の終了し
た注目画素周辺領域の２値化出力データより、平均濃度
を算出するブロックであり、ｍ′（ｉ、ｊ）は

【００４５】

【外２】 で示される式に従って算出される。

【００４６】ここでＲ（Ｘ、Ｙ）、Ｂ（ｉ−Ｘ、ｊ−
Ｙ）は図３（２）、（３）に示した画素位置に対応す
る、重み付けマスクの値と２値化出力データをしめす。

【００４７】ここで、重み付けマスクの総和は９６０と
なるように、各画素に対する値が決定されている。加算
器７には前述した乱数ｐ′（ｉ、ｊ）とｍ′（ｉ、ｊ）
が入力され、それぞれを加算したデータｍ′ｐ′（ｉ、
ｊ）が比較器１にて１０ビットに変換された入力画像多
値データｆ′（ｉ、ｊ）と比較されて、２値化出力Ｂ
（ｉ、ｊ）を得る。ここで、入力画像多値データｆ８
（ｉ、ｊ）の０〜２５５に対して、ｍ′ｐ′（ｉ、ｊ）
は０〜１０２３の値を取りえることにより、変換回路１
２の変換テーブルの設定値により、入力画像多値データ
に対するリニアリティ、すなわち、単位面積あたりの２
値化出力“１”となる画素数を制御することが可能とな
り、ハイライト、高濃度画像に対しても加算する乱数の
値を大きくすることなく、良好なリニアリティを確保す
るこたができる。

【００４８】図６に変換回路１２で用いられる変換テー
ブルの例を示し、図７に図５に示した示した実施例によ
り出力される２値化画像データのリニアリティを示す。
横軸は入力される多値画像データを示し、縦軸に単位面
積（２５５画素）あたりの２値化出力１の画素の個数を
示す。

【００４９】ここで用いられている変換テーブルは、ハ
イライト入力に対しては、２値化出力“１”の画素数を
減少させるために、入力データを下げる方向、すなわち
入力画像データの４倍よりも小さな値に変換し、高濃度
入力に対しては、２値化出力“１”の画素数を増加させ
るために、入力データを上げる方向、すなわち入力画像
データの４倍よりも大きな値に変換するよう設定されて
いる。

【００５０】このような変換テーブルを使用し、８ビッ
ト入力データを１０ビットに拡張して、処理することに
より、乱数加算割合を増加させることなく、入力多値画
像を２値化処理した場合のリニアリティを改善すること
ができる。

【００５１】これは、ハイライト画像、最高濃度画像入
力レベルのリニアリティに大きく寄与する乱数の値を実
質的に大きくすることにが可能となることによるもので
ある。１例として、８ビット処理で加算乱数が０〜１５
必要であった場合、１０ビット処理では０〜６０として
も、出力画像のざら付き感としては、同等である。しか
し、注目画素周辺の２値化済み画素の２値化出力がすべ
て“０”または“１”となるような場合、すなわち加算
乱数の値が２値化出力のレベル決定に支配的になるハイ
ライト、高濃度画像入力値に対しては、加算乱数の幅が
４倍になることにより、ハイライト部の２値化出力
“１”となる割合を抑え、高濃度部の２値化出力“０”
となる割合が抑えられることになるわけである。

【００５２】なお、ここでは、変換回路として、テーブ
ル変換を行うＲＡＭを使用しているが、これは、算術的
な手段により演算により、データ信号の変換を行っても
同様な効果がえられることは、明白である。

【００５３】以上説明した如く、本第１実施例の２値化
方式は誤差拡散法に比較して処理量が極めて少ないにも
かかわらず、これと、同等、もしくはそれ以上の画像再
生能力があり、特に誤差補正をおこなう誤差拡散法にお
いて生じていたハイライト領域の２値化出力の方向性
は、誤差補正を行わない本実施例の方式においては、ま
ったく生じることがしないばかりでなく、注目画素近傍
の２値化処理済みデータ信号より算出した平均濃度に所
定の比率で加算される乱数信号の影響により２値化出力
における出力“１”の画素は平均的に配置され、出力画
像の質を向上することができる。

【００５４】また、注目画素近傍の２値化処理済みデー
タ信号より算出した平均濃度に所定の比率で加算される
乱数信号の影響により、なだらかな濃度変化を有する入
力画像データを２値化処理する場合にも、前述した平均
濃度近似法に比較し、特有のテクスチャを発生すること
なく２値化出力における階調表現が滑らかになり出力画
像の画質を向上することができる。

【００５５】更に、出力画像のざらつきを抑え、入力多
値画像を２値化処理した場合のリニアリティをも改善す
ることができる。

【００５６】〔第２実施例〕図８に第２の実施例のブロ
ック図を示す。図８の図面中、前述した第１の実施例図
２において説明したブロックと同等のブロックには同一
の番号を付し、これらのブロックに関しては説明を省略
する。

【００５７】図８中１５は正規化された−Ｇ〜＋Ｇの乱
数ｐ（ｉ、ｊ）を出力信号として発生する乱数発生器で
ある。

【００５８】以下に本発明の第２実施例の動作について
詳細に説明する。

【００５９】図８中の平均濃度演算回路３より前述した
＜２＞式より算出された平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が出力さ
れ、これが加算器７により、乱数発生器１５の出力信号
ｐ（ｉ、ｊ）と加算され出力信号ｍｐ（ｉ、ｊ）とな
り、これが、入力画像の多値濃度データと比較器１によ
り比較され２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）がえられる。

【００６０】ここで、加算器７の出力ｍｐ（ｉ、ｊ）は
算出された平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）を中心値とし、乱数に
よりプラス、マイナス方向に変化された値となってい
る。

【００６１】乱数発生器１５より発生する乱数の幅を決
定する値Ｇは２値化出力における階調のなめらかさ、ま
たハイライト領域における２値化出力の自然感を左右す
るものであり、Ｇの値としては、約０．３５〜０．０２
５としたとき良好な２値化出力が得られる。

【００６２】乱数として、プラスデータだけでなくマイ
ナスデータも用いることにより、より自然が出力画像を
得ることができる。

【００６３】この乱数発生器１５は図２の乱数発生器
５、図５の乱数発生器１１にも用いることができる。

【００６４】〔第３実施例〕図９に第３の実施例のブロ
ック図を示す。図９の図面中、前述した第１の実施例図
２において説明したブロックと同等のブロックには同一
の番号を付し、これらのブロックに関しては説明を省略
する。

【００６５】以下に、本発明の第３実施例の動作につい
て詳細に説明する。本実施例では多値の入力画像信号ｆ
（ｉ、ｊ）は乗算器４によりＫ倍され、また、乱数発生
回路５より出力された乱数信号ｐは乗算器６により（１
−Ｋ）倍されて、加算回路７に入力される。加算回路７
の出力信号ｆｐ（ｉ、ｊ）は入力画像信号ｆ（ｉ、ｊ）
と乱数信号ｐ（ｉ、ｊ）が所定の比率Ｋで加算された信
号となり次式で示される。 ｆｐ（ｉ、ｊ）＝Ｋ×ｆ（ｉ、ｊ）＋（１−Ｋ）×ｐ
（ｉ、ｊ） 上記ｆｐ（ｉ、ｊ）は比較器１に入力されまた比較器１
の他方の入力には前述した〈２〉式により算出された注
目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が入力される。ま
た、比較器１は次式に従って２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）を
算出し出力する。 ｆｐ（ｉ、ｊ）＞ｍ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝１ ｆｐ（ｉ、ｊ）≦ｍ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝０ 以上説明したように、多値の入力画像データｆ（ｉ、
ｊ）と乱数信号ｐ（ｉ、ｊ）を所定の比率で加算した信
号ｆｐ（ｉ、ｊ）と注目画素近傍の２値化処理済みデー
タ信号より算出した平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）にもとづいて
２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）が算出される。

【００６６】以上説明した構成において得られる２値化
出力画像は第１の実施例の図２にて得られる２値化出力
画像と同等のものとなり、前述したのと同様な理由によ
り誤差拡散法、平均濃度近似法比較して画質の向上した
２値化出力画像が得られるという効果がある。

【００６７】〔第４実施例〕次に、第４の実施例を説明
する。第４実施例における構成は図２と同じであり、第
４の実施例は、前述した第１の実施例図２の平均濃度演
算回路３の構成を変えたものであり、他のブロックに関
しては、前述した実施例において説明したブロックと同
等のブロックにより構成されるものである。同等のブロ
ックに関しては説明を省略する。

【００６８】第１の実施例で用いた平均濃度演算時に用
いられる、重み付けマスク（図３（３））は、注目画素
位置に関する値Ｒ（０、０）＝０としている例を示した
が、ここでは、Ｒ（０、０）≠０の場合に関して説明す
る。ただし、第１の実施例と同様にＲ（０、−１）＝０
とする。

【００６９】本第４実施例では、注目画素を“１”また
は“０”のいずれかに２値化した場合の注目画素近傍に
おける出力画像の平均濃度をそれぞれｍ１（ｉ、ｊ）、
ｍ０（ｉ、ｊ）とし、次式により求める。

【００７０】

【外３】 ここでＳは重みＲの総和を示す。上記求めたｍ１（ｉ、
ｊ）、ｍ０（ｉ、ｊ）よりｍ（ｉ、ｊ）を次式により求
める。 ｍ（ｉ、ｊ）＝（ｍ１（ｉ、ｊ）＋ｍ０（ｉ、ｊ））／２ このようにして求められた平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が平均
濃度演算回路３より出力される。

【００７１】また、平均濃度演算回路３より出力された
ｍ（ｉ、ｊ）は、前述した式＜１＞に従って、乱数発生
器５より出力されたｐ（ｉ、ｊ）と所定の比率Ｋにて加
算されｍｐ（ｉ、ｊ）として比較器１に入力される。こ
れが比較器１において他方の入力信号ｆ（ｉ、ｊ）と比
較され次式に従って２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）を得る。 ｆ（ｉ、ｊ）＞ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝１ ｆ（ｉ、ｊ）≦ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝０ 以上説明したように、第４の実施例において算出される
注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）は、注目画素位置
に対応する、重み付けマスクの値として０でない値をも
つことにより注目画素の２値化出力を予測して算出した
ｍ１（ｉ、ｊ）、ｍ０（ｉ、ｊ）の平均値となる。

【００７２】このように、注目画素位置の２値化出力を
予測して、注目画素の２値化出力を決定することによ
り、２値化出力画像に発生する、テクスチャーが高周波
成分を有するようになり、低周波テクスチャの発生を抑
えることができる。

【００７３】〔第５実施例〕次に、第５の実施例を説明
する。図１０に第５の実施例のブロック図を示す。図１
０の図面中、前述した第１の実施例図２において説明し
たブロックと同等のブロックには同一の番号を付し、こ
れらのブロックに関しては説明を省略する。

【００７４】図１０中８は入力画像データが入力される
ＦＩＦＯ（ファーストインファーストアウト）メモリで
あり、ここで、入力画像データｆ（ｉ＋１、ｊ）はＦＩ
ＦＯメモリ８に入力されここで、所定の遅延が与えられ
る。所定の遅延を与えられた入力画像データはｆ（ｉ、
ｊ）で示されこれが比較器１に入力される。また、入力
画像データｆ（ｉ＋１、ｊ−１）は平均濃度演算回路９
に入力される。平均濃度演算回路９の出力信号ｍ（ｉ、
ｊ）は乗算器４に出力される。

【００７５】図１１（１）は入力画像データの画素ごと
の配置を示す図面であり図１１（１）においてｆ（ｉ＋
１、ｊ−１）がＦＩＦＯメモリ８に入力される画素の入
力画像データ、及び対応する画素配置を示し、入力画像
データｆ（ｉ、ｊ）で示される画素位置はＦＩＦＯメモ
リ８より出力される入力画像データが対応する画素位置
である。またｆ（ｉ、ｊ）で示す画素位置を２値化を行
う際の注目画素とする。

【００７６】図１１（２）は平均濃度を演算する際に用
いられる、重み付けマスクを示す図である。Ｒは重み付
けマスクを示す１例で、４×４サイズのマトリクスで表
している。注目画素にあたる位置の重みはＲ（０、０）
で示し、Ｒ（０、０）≠０，Ｒ（０、−１）＝Ｒ（−
１、０）＝Ｒ（−１、−１）＝０としている。なお、Ｒ
（０、０）＝０としても、本実施例は実現することがで
きる。

【００７７】以下動作について詳細に説明する。

【００７８】図１０中の平均濃度演算回路９にて、既に
２値化された画素位置のメモリ２からの２値化出力デー
タ及び入力画像データｆ（ｉ＋１、ｊ−１）を用いて、
注目画素を“１”または“０”のいずれかに２値化した
場合の注目画素近傍における出力画像の平均濃度をそれ
ぞれｍ１（ｉ、ｊ）、ｍ０（ｉ、ｊ）として以下の式に
より求める。

【００７９】

【外４】 ここでＳは重みＲの総和を示す。上記求めたｍ１（ｉ、
ｊ）、ｍ０（ｉ、ｊ）よりｍ（ｉ、ｊ）を次式により求
める。 ｍ（ｉ、ｊ）＝（ｍ１（ｉ、ｊ）＋ｍ０（ｉ、ｊ））／２ このようにして求められた平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が平均
濃度演算回路９より出力される。

【００８０】以上説明したように、本実施例の平均濃度
演算回路９にて算出される注目画素近傍の平均濃度ｍ
（ｉ、ｊ）は、注目画素近傍の既に２値化が終了した画
素位置に対する２値化出力とまだ２値化を行っていな
い、画素位置の多値の入力画像データｆ（ｉ＋１、ｊ−
１）を参照し、これを、図１１（２）に示した重み付け
マスクを用い演算することによりおこなわれている。

【００８１】平均濃度演算回路９より出力された注目画
素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）は、前述した式＜１＞に
従って、乱数ｐ（ｉ、ｊ）と加算され加算器７よりｍｐ
（ｉ、ｊ）として出力される。比較器１にてｍｐ（ｉ、
ｊ）はｆ（ｉ、ｊ）と比較されて、前述した式、
〈３〉、〈４〉に従って２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）を出力
する。

【００８２】本第５実施例に示したように、注目画素近
傍の平均濃度算出の際に、既に２値化が終了した画素領
域の２値化出力値と、まだ２値化が終了していない画素
領域の入力画像データをもちいることにより、２値化出
力においてレベル“１”となる画素が繋がるという効果
があり、２値化出力画像において高周波成分を有するテ
クスチャ（１と０が交互に発生する市松パターン）の発
生を抑制するという効果がえられる。

【００８３】これは、平均濃度を２値化出力値だけで求
める場合よりも、２値化が終了していない入力画像デー
タも用いる場合の方が、ドットが打たれた時の平均濃度
の上がり方が少ないためで、つまり、ドットが打たれて
も、次の画素の２値化閾値となる平均濃度の上がり方が
少ないと、ドットが連続してうたれることとなる。これ
により、中間濃度の画像データを連続して入力すると２
値化結果は１、１、０、０、１、１、０、０…となり目
障りな市松パターン（１、０、１、０、１、０…）の発
生を防止できる。

【００８４】また、なだらかな濃度変化を有する入力画
像データを２値化する場合においては、第１の実施例に
て説明したすでに２値化が終了した画素領域のみを使用
して、注目画素周辺の平均濃度を算出する場合にひかく
して、乱数の加算割合を小さくしても、周期的なテクス
チャーの発生が抑えられ、第１実施例と同等の階調表現
が得られるという効果があり、総合的な画質が向上す
る。

【００８５】なお、本実施例では、注目画素近傍の平均
濃度算出の際に、参照するまだ２値化が終了していない
画素領域の入力画像データは式〈５〉、〈６〉に示すよ
うに、多値データのままで使用されることとなるが、こ
れを、ディザマトリクス、若しくは乱数により一度２値
化した２値データを使用するようにしてもよい。これに
より、演算を簡略化できる。ただし、この場合、ディザ
マトリクスにより２値化されたデータは平均濃度算出に
用いられるが、この２値化データがそのまま２値化出力
として出力されるわけでは無い。尚、入力多値データを
一度、２値化データに変換したのち、平均濃度の算出に
用いる例は後で説明する。

【００８６】又、平均濃度算出の際にもちいられる図１
１（２）にしめした重み付けマスクとして、 Ｒ（０、０）＝Ｒ（０、−１）＝Ｒ（−１、０）＝Ｒ
（−１、−１）＝０ とし注目画素位置に対応する重み付けマスクの値Ｒ
（０、０）を“０”とすることにより、２値化出力にお
いてレベル“１”となる画素が繋がるという効果がさら
にあがり、２値化出力画像に発生する高周波成分のテク
スチャがさらに抑制される。特に中間濃度の入力画像デ
ータに対する２値化出力画像において、画像劣化の要因
となる。市松パターンの発生を抑制することができる。

【００８７】〔第６の実施例〕次に第６の実施例を以下
に説明する。第６実施例の特徴は、第１の実施例にて説
明した図２のブロック図における平均濃度演算回路３に
て演算される。注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）を
以下の式に従って算出するところにある。

【００８８】

【外５】

【００８９】ここでｔ＝０のときｍ（ｉ、ｊ）は第１実
施例にて算出された平均濃度に等しいものとなる。ｔに
０を越える値に設定することにより、ここで算出される
平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）は注目画素位置に隣接する画素の
２値化出力値Ｂ（ｉ−１，ｊ），Ｂ（ｉ，ｊ−１）の値
により変化する。

【００９０】ここで算出される注目画素近傍の平均濃度
ｍ（ｉ、ｊ）は、注目画素位置に隣接する画素の２値化
出力値Ｂ（ｉ−１，ｊ），Ｂ（ｉ，ｊ−１）が１の時、
ｍａ（ｉ、ｊ）よりｔ｛Ｂ（ｉ、ｊ−１）＋Ｂ（ｉ−
１、ｊ）｝だけ小さい値となる。すなわち、隣接画素に
２値化出力“１”の画素がある場合には、係数ｔの大き
さに基づいて平均濃度が下げられることになる。これに
より、比較器１に入力されるｍｐ（ｉ、ｊ）の値も下げ
られることになり、比較器１にて出力される２値化出力
Ｂ（ｉ、ｊ）はレベル“１”を取りやすくなる。よって
２値化出力画像においては、レベル“１”の画素が繋が
って出力されやすくなるという効果がある。

【００９１】係数ｔの値を大きく設定するほど、２値化
出力画像において、レベル“１”の画素が繋がって出力
されやすくなり、２値化出力画像に発生する高周波成分
のテクスチャが抑制される。特に中間濃度の入力画像デ
ータに対する２値化出力画像において、画像劣化の要因
となる、市松パターンの発生を抑制する効果が得られ
る。

【００９２】〔第７実施例〕第７実施例を図１２を用い
て説明する。図１２の図面中、前述した第１の実施例図
２において説明したブロックと同等のブロックには同一
の番号を付し、これらのブロックに関しては説明を省略
する。

【００９３】図１２中２１は入力画像データｆ（ｉ、
ｊ）と平均濃度演算回路３の出力である注目画素近傍の
平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が入力される差分演算回路で、出
力として、２入力の差分の絶対値｜ｍ（ｉ、ｊ）−ｆ
（ｉ、ｊ）｜を出力する。

【００９４】２２は差分演算回路２１の出力信号と所定
の値εの大きさを比較する比較器であり、｜ｍ（ｉ、
ｊ）−ｆ（ｉ、ｊ）｜が所定の値εより大きい場合に
“１”を大きく無い場合に“０”を出力ＥＲとして２値
化出力決定部２３に出力する。２値化出力決定部２３に
は比較器１にて ｆ（ｉ、ｊ）＞ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ￥０（ｉ、ｊ）＝１ ｆ（ｉ、ｊ）≦ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ￥０（ｉ、ｊ）＝０ の式に従って２値化された信号Ｂ￥０（ｉ、ｊ）、比較
器２２の出力信号ＥＲ、及び２値化出力が記憶されてい
るメモリ２が接続されており、出力として２値化出力Ｂ
（ｉ、ｊ）を出力する。

【００９５】以下に本第７実施例の動作について詳細に
説明する。２値化出力決定部２３は図３（２）に示し
た、注目画素位置近傍の既に２値化が終了した画素位置
における２値化出力をメモリ２を介して参照することに
より出力“１”の画素の数をＮ１、出力“０”の画素の
数をＮ０として、それぞれを計算し、以下の式に従って
２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）を決定し出力する。 ＥＲ＝１ならばＢ（ｉ、ｊ）＝Ｂ￥０（ｉ、ｊ） ＥＲ＝０かつＮ０＞Ｎ１ならばＢ（ｉ、ｊ）＝０ ＥＲ＝０かつＮ０≦Ｎ１ならばＢ（ｉ、ｊ）＝１ ここでＥＲ＝１とは差分演算回路２１の出力信号｜ｍ
（ｉ、ｊ）−ｆ（ｉ、ｊ）｜が所定値εより大きい場合
を表し、これは注目画素の入力画像データｆ（ｉ、ｊ）
と注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）の差分が大きい
場合を示している。すなわちこのような場合には画像の
エッジ部と判断し２値化出力として、比較器１の出力信
号がそのまま２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）として出力され
る。

【００９６】またＥＲ＝０の場合、すなわち注目画素の
入力画像データｆ（ｉ、ｊ）と注目画素近傍の平均濃度
ｍ（ｉ、ｊ）の差分が小さい場合には、比較器１の２値
化出力Ｂ￥０（ｉ、ｊ）の値に関わり無く、注目画素近
傍の既に２値化が終了した画素における、出力“０”の
画素数Ｎ０が出力“１”の画素数Ｎ１より多い場合に２
値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）＝０とし、Ｎ０がＮ１より大きく
無い場合には２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）＝１とするもので
ある。すなわち、ＥＲ＝０の場合には注目画素近傍の既
に２値化が終了した画素の２値化出力値の多数決により
注目画素の２値化出力が決定されるわけである。

【００９７】以上説明したようにして出力された２値化
出力画像においては、注目画素の入力画像データｆ
（ｉ、ｊ）と注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）の差
分が小さい場合には、多数決により注目画素の２値化出
力が決定されることにより、濃度変化の小さい入力画像
データに対する２値化出力画像は、同一レベルの画素が
繋がって出力されやすくなるという効果があり高周波成
分のテクスチャの発生が抑制される効果がある。特に中
間濃度の入力画像データに対する２値化出力画像におい
て、画像劣化の要因となる、市松パターンの発生を抑制
することができる。

【００９８】〔第８実施例〕第８実施例は第５実施例で
説明した、２値化が終了した画素領域の２値化出力値
と、まだ２値化が終了していない画素領域の入力画像デ
ータを用いて平均濃度を算出する例を具体的に説明する
実施例である。第８実施例の２値化処理を実現するブロ
ック図は第５実施例の説明で用いた図１０のものと同一
である。

【００９９】図１３（１）は入力画像データｆ（ｉ、
ｊ）の画素ごとの配置を示す図面であり図１３（１）に
おいてｆ（ｉ、ｊ）は２値化しようとする注目画素位置
の入力画像の多値濃度データを示す。

【０１００】図１３（２）は２値化画像データを表す図
であり、Ｂ（ｉ、ｊ）は注目画素の２値化後の濃度（０
又は１の値とする）を示す。破線により囲まれた部分
は、注目画素の処理時には既に２値化処理の行われた画
素データを示し、これらは、図１０中のメモリ２に記憶
されているものであり、図１０中の平均濃度演算回路９
にて参照され、注目画素近傍の平均濃度算出時に用いら
れるものである。図１３（３）は平均濃度を演算する際
に用いられる、重み付けマスクを示す図である。Ｒは重
み付けマスクを示す１例で、５×７サイズのマトリクス
で表している。注目画素にあたる位置の重みはＲ（０、
０）で示し、ている。図１３（４）は図１３（３）に示
した重み付けマスクデータの対応する画素位置に対する
具体的な値の１例をを示すものである。ここで用いられ
ている重みマスクの値は２値化注目画素位置に対応する
もの（Ｒ（０，０））を０としたものであり、また、２
値化がまだ行われていない画素に対応する重みマスクの
値としてＲ（−１，３）＝４，Ｒ（−１，２）＝１０，
Ｒ（−１，１）＝１９と設定されている。また入力画像
データが８ビットデジタル信号であることに対応して重
みマスクの値の総和は２５５になるよう定められてい
る。注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）の演算式はこ
こでは、つぎのようにおこなわれる。

【０１０１】

【外６】

【０１０２】ここでｍｂ（ｉ、ｊ）は既に２値化が終了
した注目画素近傍の既に２値化が終了した画素の２値化
出力値より算出した濃度でありｍｃ（ｉ、ｊ）はまだ２
値化が行われていない注目画素近傍の画素の８ビット多
値入力データよりより算出した濃度であり、算出する注
目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）は上記〈９〉式に示
されるようにｍｂ（ｉ、ｊ）とｍｃ（ｉ、ｊ）の和とな
る。

【０１０３】また、上述したように算出した注目画素近
傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）は乱数発生器５より出力され
る乱数ｐ（ｉ、ｊ）と所定の比率で加算されるわけであ
るがここでは、の加算比を決定する係数Ｋのあたいとし
て、Ｋ＝０．９５を用いている。このようにしてえられ
たｍｐ（ｉ、ｊ）が比較器１において、８ビットの入力
画像データｆ（ｉ、ｊ）と比較され、上述した〈３〉式
〈４〉式に従って、２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）を得る。

【０１０４】ここで得られる出力画像は、平均濃度演算
時の重みマスクとして２値化の注目画素に対応する値を
０とし、また平均濃度演算時に２値化がまだ行われてい
ない画素の多値データを使用し、２値化がまだ行なわれ
ていない画素位置と、既に２値化が行なわれている画素
位置のデータを使用して注目画素近傍の平均濃度を算出
している。これにより２値化出力値により再現される画
像は、高周波のテクスチャーの発生が抑制され、レベル
１〔最高濃度）で再現される画素が繋がって発生する効
果がえらる。特に中間濃度領域においては画像劣化の要
因となる、市松パターンの発生が抑制されるため、画像
再現性が向上し極めて良好な中間調処理画像がえられ
る。

【０１０５】〔第９実施例〕第９実施例のブロック構成
図を図１４に示す。

【０１０６】第９実施例の特徴は、第１実施例で説明し
た、平均濃度に乱数を加える構成、同じく第１実施例で
説明した、画像のハイライト及び高濃度領域におけるリ
ニアリティを改善するための構成更には、第５実施例で
説明した、平均濃度算出の際に、２値化済みデータとと
もに２値化が終了していないデータをディザマトリクス
の閾値を用いて、２値化して用いる構成を備えたことに
ある。

【０１０７】図１４において、入力画像多値データｆｉ
は０〜２５５（８ビット）の値が取られる。ＦＩＦＯ３
１は図１０のＦＩＦＯ８に相当する。乱数発生器３４は
０〜３１の乱数を発生する。変換回路３２は８ビットの
入力画像多値データを１０ビットのデータ１６号にテー
ブル変換する変換回路であり、２５６バイトのＲＡＭで
構成されている。この変換回路３２は図６に示したデー
タ変換を行なうもので、これにより、入力多値画像を２
値化処理した場合のハイライト及び高濃度領域における
リニアリティを改善することができる。

【０１０８】平均濃度演算回路３５は図１５に示した重
みマスクを用いて平均濃度を演算する。演算回路３５に
は２値化済データと、入力多値データを１６×１６ディ
ザマトリクス３７からの閾値と比較器３６で比較した結
果の２値データが入力される。演算回路３５では、２値
化済データと比較器３６からの２値データに基づき図１
５に示した重みマスクを用いて平均濃度を演算する。図
１５に示した重みマスクの総和は９９２となっており、
平均濃度演算回路３５は入力した２値データの値に応じ
て０〜９９２の平均濃度値を出力する。

【０１０９】これにより、簡単な演算で、ドットをつな
げることができ、特に中間濃度部における市松パターン
の発生を防止できる。

【０１１０】平均濃度演算回路３５からの出力には、加
算器３８で乱数発生器３４からの乱数が加算される。

【０１１１】２値化回路３３では加算器３８の出力を閾
値として、変換回路３２からの多値画像データを２値化
する。

【０１１２】以上説明した如く本第９実施例の２値化方
式は誤差拡散法に比較して処理量が極めて少ないにもか
かわらず、これと、同等、もしくはそれ以上の画像再生
能力があり、特に誤差補正をおこなう誤差拡散法におい
て生じていたハイライト領域の２値化出力の方向性は、
誤差補正を行わない本実施例の方式においては、まった
く生じることがないばかりでなく、注目画素近傍の２値
化処理済みデータ信号より算出した平均濃度に所定の比
率で加算される乱数信号の影響により２値化出力におけ
る出力“１”の画素は平均的に配置され、出力画像の質
を向上することができる。

【０１１３】また、注目画素近傍の２値化処理済みデー
タ信号より算出した平均濃度に所定の比率で加算される
乱数信号の影響により、なだらかな濃度変化を有する入
力画像データを２値化処理する場合にも、前述した平均
濃度近似法に比較し、特有のテクスチャを発生すること
なく２値化出力における階調表現が滑らかになり出力画
像の画質を向上することができる。

【０１１４】更に、出力画像のざらつきを抑え、入力多
値画像を２値化処理した場合のリニアリティをも改善す
ることができる。

【０１１５】更に、多値データをディザ閾値により２値
化したデータを平均濃度の演算に用いることで、中間濃
度の入力画像データに対する２値化出力画像において、
画質劣化の要因となる、市松パターンの発生を抑制する
ことができる。

【０１１６】上記第１〜第９実施例では、２値化処理を
行う多値入力画像データの種類として、１つ（１色）の
場合を説明したが、多値入力画像データをＲ、Ｇ、Ｂの
３色、あるいは、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの４色とすることで、
本発明はカラー画像の処理にも的用することができる。

【０１１７】又、上記実施例中の乱数ｐ（ｉ、ｊ）と、
注目画素近傍の平均濃度ｍ（ｉ、ｊ）、または入力画像
データｆ（ｉ、ｊ）の加算比を決める係数Ｋは前述した
値に限定されるものではない。

【０１１８】又、上記実施例中の注目画素近傍の平均濃
度ｍ（ｉ、ｊ）を算出する際に参照する、既に２値化が
終了した画素位置の配置、画素数、または、まだ２値化
が行われていない入力画像の画素位置、配置、画素数は
前述したものに限定されるものではない。

【０１１９】

【発明の効果】以上説明した如く本発明によれば、階調
性に優れた高画質な中間調処理画像を高速に、しかも極
めて簡単な構成で得ることができる。

【０１２０】又、多値データを２値化したデータを平均
濃度の演算に用いることで、中間濃度の入力画像データ
に対する２値化出力画像において、画質劣化の要因とな
る市松パターンの発生を抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例に共通に用いられる画像処理装
置の構成を示したブロック図。

【図２】本発明の第１実施例の２値化回路の詳細を示し
たブロック図。

【図３】画素毎の入力多値画像、２値化画像、重み付け
マスクを示した図。

【図４】図２に示した実施例により出力される２値化画
像データのリニアリティを示した図。

【図５】第１実施例においてリニアリティを改善するた
めの構成を示したブロック図。

【図６】変換テーブルの一例を示した図。

【図７】図５に示した回路より出力される２値化画像デ
ータのリニアリティを示した図。

【図８】本発明の第２実施例の２値化回路の詳細を示し
たブロック図。

【図９】本発明の第３実施例の２値化回路の詳細を示し
たブロック図。

【図１０】本発明の第５実施例の２値化回路の詳細を示
したブロック図。

【図１１】画素値の入力多値画像、重み付けマスクを示
した図。

【図１２】本発明の第７実施例の２値化回路の詳細を示
したブロック図。

【図１３】本発明の第８実施例を説明するための図。

【図１４】本発明の第９実施例の２値化回路の詳細を示
したブロック図。

【図１５】第９実施例で用いられる重みマスクを示した
図。

【符号の説明】

１ 比較器 ２ メモリ ３ 平均濃度演算回路 ４ 乗算器 ５ 乱数発生器 ６ 乗算器 ７ 加算機

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多値画像データを入力する入力手段と、 所定領域の平均濃度値を演算する演算手段と、 乱数データを発生する乱数発生手段と、 前記演算手段により得られた平均濃度値と前記乱数発生
   手段からの乱数データを所定の割合で合成する合成手段
   と、 前記合成手段により得られた値を閾値として、前記多値
   画像データを２値化処理する２値化手段とを有すること
   を特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記合成手段は前記入力手段が入力する
   多値画像データのレベルに応じて平均濃度値と乱数デー
   タの合成の割合を変化させることを特徴とする請求項１
   記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記演算手段は、前記２値化手段により
   ２値化の終了した画素領域の２値データと、 ２値化の終了していない画素領域の多値画像データに基
   づき平均濃度値を演算することを特徴とする請求項１記
   載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記演算手段は２値化の終了していない
   画素領域の多値画像データをディザ閾値により２値化
   し、それにより得られた２値データに基づき平均濃度値
   を演算することを特徴とする請求項３記載の画像処理装
   置。
5. 【請求項５】 前記入力手段は、入力多値画像データの
   入出力特性を変換する変換は手段を含むことを特徴とす
   る請求項１記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 多値画像データを入力する入力手段と、 ２値化処理の終了した画素領域の２値データと、 ２値化の終了していない画素領域の多値画像データに基
   づき平均濃度値を演算する演算手段と、 乱数データを発生する乱数発生手段と、 前記演算手段により得られた平均濃度値と前記乱数発生
   手段からの乱数データに基づき２値化のための閾値を形
   成する形成手段と、 前記形成手段からの閾値を用いて前記多値画像データを
   ２値化処理する２値化手段とを有することを特徴とする
   画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記演算手段は２値化の終了していない
   画素領域の多値画像データをデイザ閾値により２値化
   し、それにより得られた２値データに基づき平均濃度値
   を演算することを特徴とする請求項６記載の画像処理装
   置。
8. 【請求項８】 前記入力手段は入力多値画像データの入
   出力特性を変換する変換手段を含むことを特徴とする請
   求項６記載の画像処理装置。