JPH08204960A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 リニアリティ、階調性に優れた良好な中間調
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ｍ（ｉ、ｊ）を演算す
る平均濃度演算回路３と、乱数データｐ（ｉ、ｊ）を発
生する乱数発生器５と、前記平均濃度演算回路５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）を入力した多値画像データ
ｆ（ｉ、ｊ）のレベルに応じた割合で合成する加算器７
と、前記加算器７により得られた値ｍｐ（ｉ、ｊ）を閾
値として、前記多値画像データｆ（ｉ、ｊ）を２値化処
理する比較器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号公報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している課題】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、リニアリティ、階調性に優れた良好な中
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】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
らの乱数データを入力した多値画像データのレベルに応
じた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】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、前記入力した多値画像デー
タの入出力特性を変換する変換手段と、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、前記変換手段により変換された多値画像デー
タを２値化処理する２値化手段とを備える。

【００１３】この構成により、極めて簡単な構成でリニ
アリティ、階調性に優れた良好な中間調処理画像を高速
に得ることができる。

【００１４】

【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。

【００１５】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。

【００１６】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１０２
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１０
３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ィング補正等を
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１
０４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、インクジェッ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。

【００１７】以上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。

【００１８】［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。

【００１９】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り、０が最小濃度、１が最高濃度
を表わすものである。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。

【００２０】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。

【００２１】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。

【００２２】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。

【００２３】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。

【００２４】図３（２）は２値化画像データを表わす図
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わして
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。

【００２５】以下に本実施例の動作について詳細に説明
する。

【００２６】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。

【００２７】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値化画像の重み付き平均濃度をｍ（ｉ、ｊ）として、
これを次式により求める。

【００２８】

【外１】 ここでＳは重みＲの総和を示す。

【００２９】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。

【００３０】ｆ（ｉ、ｊ）＞ｍｐ（ｉ、ｊ）または、 ｆ（ｉ、ｊ）＝１の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝１ …〈３〉 ｆ（ｉ、ｊ）≦ｍｐ（ｉ、ｊ）の時Ｂ（ｉ、ｊ）＝０ …〈４〉

【００３１】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、高濃度領
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】ここで、図２の実施例においては係数設定
器８が設けられている。係数設定器８は入力多値画像デ
ータのレベルに応じて係数Ｋの値を設定する。この設定
について以下説明する。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】これは、入力画像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ｍ
ｐ（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。因ってハイライト領域、
高濃度領域のリニアリティを理想値に近付けるには、乱
数加算の割合を大きく設定すればよい。

【００３７】しかし、前述したように乱数加算割合を一
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。こ
れを解決する手段として、本実施例の係数設定器８は入
力画像データの濃度を判断し、入力画像データの濃度
が、理想値との誤差が最大となる最低濃度または、最高
濃度に近付くにつれて、乱数加算の割合を増加、即ち、
Ｋの値を小さくする。つまり、入力データが中間濃度の
ときＫの値を最も大きくし、中間濃度から最高濃度に近
づくにつれ、又中間濃度から最低濃度に近づくにつれＫ
の値を小さくする。このようにすることにより、中間濃
度領域に於ける乱数加算の割合を抑え、最低濃度また
は、最高濃度に於けるリニアリティを効果的に改善する
ことができる。

【００３８】本第１実施例における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。

【００３９】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。

【００４０】また、平均濃度と乱数データを、注目画素
データに基づいて決定された割合で加算したデータに基
づき前記注目画素データを量子化することにより、極め
て簡単な構成でリニアリティ、階調性に優れた良好な中
間調処理を高速に行うことができる。

【００４１】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、本第１実施例に
示した領域に限定されるものではない。

【００４２】また、本第１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
めから決めることにより、また、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。

【００４３】〈第２実施例〉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。

【００４５】１２は８ビットの入力画像多値データｆ１
（ｉ、ｊ）を１０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ＲＡ
Ｍ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

【００４６】

【外２】 で示される式に従って算出される。

【００４７】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。

【００４８】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ｆ１
（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
る。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り、変換回路
の構成としては、これらの方法に限定されるものではな
い。

【００５３】〈第３実施例〉次に乱数加算割合を増加さ
せることなく、良好なリニアリティが得られる他の実施
例を図８に示す。

【００５４】図８中、図５で示した構成要素と同一、ま
たは、同等のブロックは、同一の番号を付し説明を簡略
化する。

【００５５】図８中、１５、１６、１７は排他的論理和
ゲート（以下ＥＸＯＲとする）を表わし、それぞれの１
方の入力には、後述する制御部１４の出力信号（ａ）が
入力され、さらに、ＥＸＯＲ１５には８ビット入力画像
の多値濃度データｆ１（ｉ、ｊ）が、ＥＸＯＲ１６には
比較器１の出力信号Ｂ１（ｉ、ｊ）が、ＥＸＯＲ１７に
は、メモリ２の出力信号が入力される。また、制御部１
４は、乱数発生器１１の出力信号が入力され、前述した
制御信号（ａ）を出力する。また、図８中の平均濃度演
算回路１３にて参照される２値化済み画素領域に対す
る、重み付けマスクの総和は９９２、乱数発生器１１か
ら加算器７に出力される乱数の値は０〜３１となるよう
に決定されている。

【００５６】以下に第３実施例の動作について詳細に説
明する。

【００５７】図９に図８中変換回路１２で用いられる変
換テーブルの一例を示す。この変換テーブルは入力画像
データが２５３、２５４、２５５で変換出力値として１
０２３が得られるものであり、変換部１２の出力ｆ′
（ｉ、ｊ）が１０２３となる。ｆ′（ｉ、ｊ）が１０２
３となる場合には、加算器７の出力信号の最大値は１０
２３であることより、前述した（３）式に従って、必ず
比較器１の出力Ｂ１（ｉ、ｊ）の値は“１”となる。

【００５８】制御部１４の出力信号（ａ）は乱数発生器
１１より入力される乱数信号に基づいて決定されるもの
であり、確率Ｈでハイレベル、確率（１−Ｈ）でロウレ
ベルの信号を出力するものである。

【００５９】まず出力信号（ａ）がロウレベルの場合に
ついて説明する。制御部１４の出力信号（ａ）がロウレ
ベル時には、ＥＸＯＲ１５、１６、１７は単なるバッフ
ァーとなり、これらの出力信号は、信号（ａ）ではない
他方の入力信号の極性を保ったまま出力されることにな
り、前述したのと同様にして、入力多値画像データｆ１
（ｉ、ｊ）の２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）がＥＸＯＲ１６の
出力より得られる。

【００６０】次に制御部１４の出力信号（ａ）がハイレ
ベルの場合について説明する。この場合には、入力多値
画像データｆ１（ｉ、ｊ）がＥＸＯＲ１５にて反転デー
タに変換される。具体的には、以下の様に変換される。

【００６１】

【外３】

【００６２】また、メモリ２より読み出される既に２値
化が終了している画素の２値化データがＥＸＯＲ１７に
より反転されて平均濃度演算回路１３に入力されること
により、既に２値化が終了している画素の２値化データ
が“０”の画素領域に対応する、重みマスク値が加算さ
れて平均濃度ｍ′（ｉ、ｊ）が算出されることになる。
又、比較器１にて変換部１２の出力信号ｆ′（ｉ、ｊ）
と加算器７の出力が比較されて、前述した、式（３）、
（４）に従って出力Ｂ１（ｉ、ｊ）が決定される。Ｂ１
（ｉ、ｊ）はＥＸＯＲ１６により反転されて、２値化出
力Ｂ（ｉ、ｊ）として出力されるわけである。

【００６３】一例として、入力多値画像データが“１”
の場合を具体的に説明する。まず、前述した、制御部１
４より出力される信号（ａ）のレベルを決定する確率Ｈ
が０の場合、すなわち信号（ａ）がロウレベルのまま固
定されている場合を考えると、入力多値画像データｆ１
（ｉ、ｊ）は値“１”のまま変換回路１２に入力されこ
こで、図９の変換テーブルにより、出力ｆ′（ｉ、ｊ）
は値“１”に変換される。このようにして、得られた値
と加算器７の出力信号値とを比較して得られる２値化出
力Ｂ（ｉ、ｊ）の出力“１”の単位面積当たりの画素数
は、乱数加算の割合を抑えている場合には、理想的な場
合に比較して、大きな数となる。これは、前述した様
に、このようなハイライト入力画像データに対する、２
値化出力レベルを決定する要因として乱数の値が支配的
になっていることによる。ここでは、乱数加算の割合は
抑えられているものである。

【００６４】逆に入力多値画像データｆ１（ｉ、ｊ）が
“２５４”の場合には、図９の変換テーブルにより、出
力ｆ′（ｉ、ｊ）最大値“１０２３”に変換される。
ｆ′（ｉ、ｊ）の値が１０２３の場合には、前述した
（３）式により、比較器１の出力は常に“１”となり、
単位面積当たりの画素数は、理想的な場合に比較して、
大きな数となっているわけである。

【００６５】次に制御部１４より出力される信号（ａ）
のレベルを決定する確率Ｈが１の場合、すなわち信号
（ａ）がハイレベルのまま固定されている場合を考え
る。

【００６６】同様に入力多値画像データｆ１（ｉ、ｊ）
の値を“１”とすると、これは、ＥＸＯＲ１５により極
性が反転させられ、ｆ２（ｉ、ｊ）＝２５４として、変
換回路１２に入力される。ここで、図８の変換テーブル
により、出力ｆ′（ｉ、ｊ）は値“１０２３”に変換さ
れる。ｆ′（ｉ、ｊ）の値が１０２３の場合には、比較
器１の出力Ｂ１（ｉ、ｊ）は常に“１”となり、これが
ＥＸＯＲ１６により反転されて、２値化出力Ｂ（ｉ、
ｊ）となることにより、この場合には、Ｂ（ｉ、ｊ）は
常に“０”となり、単位面積当たりの画素数は、理想的
な場合に比較して、小さな数となるわけである。逆に入
力多値画像データｆ１（ｉ、ｊ）が“２５４”の場合に
は、ＥＸＯＲ１５により、極性が反転させられ、ｆ２
（ｉ、ｊ）の値は“１”となる。図９の変換テーブルに
より、出力ｆ′（ｉ、ｊ）も“１”となり、これが、比
較器１に入力される、一方このときには、メモリー２よ
り読み出される周辺の２値化済み画素の２値化出力値が
ＥＸＯＲ１７により反転させられて、平均濃度演算回路
１３に入力されることになり、２値化済み出力値が
“０”の画素にあたる重みマスクの値が加算されて、平
均濃度ｍ（ｉ、ｊ）が算出される。これは、前述した、
信号（ａ）が“０”の場合のｆ１（ｉ、ｊ）が“１”の
場合を処理するのと等価となる。このようにして、得ら
れた比較器１の出力Ｂ１（ｉ、ｊ）は、乱数加算の割合
を大きくしない限り、理想的な場合に比べて、“１”と
なる確率がおおきくなっている。よって、ＥＸＯＲ１６
により反転させられた２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）は理想的
な場合に比べて、“０”となる確率が大きくなっている
わけである。

【００６７】以上説明したように制御部１４の出力信号
（ａ）の値が“０”の場合、入力多値画像データが
“１”、または“２５４”の場合に２値化出力Ｂ（ｉ、
ｊ）が値“１”となるので単位面積当たりの画素数は理
想値に比べて大きくなり、出力信号（ａ）の値が“１”
の場合には小さくなっている。本実施例は、設定された
確率に基づいてレベルが制御される制御部１４の出力信
号（ａ）により、入力多値画像データの極性を反転させ
て処理する場合と、反転させない場合とを切り替るもの
であり、２値化出力Ｂ（ｉ、ｊ）が値“１”となるので
単位面積当たりの画素数が理想値に比べて大きくなる処
理と、小さくなる処理とを切り替るものである。これに
より、反転処理と反転させない処理の割合を適当な値に
設定することにより、単位面積当たりの２値化出力Ｂ
（ｉ、ｊ）が値“１”となる画素の個数が制御される。

【００６８】以上の説明により、反転処理と反転させな
い処理の割合を適当な値に設定することにより、２値化
出力データのリニアリティが改善されることは明白であ
る。なお、入力多値画像データの値として“１”と“２
５４”の場合を例にとり説明したが、他の入力レベルに
関しても同様な効果が得られることは言うまでもない。

【００６９】また、入力多値画像データの値により制御
部１４の出力信号（ａ）のレベル切り替の確率を変化さ
せることにより、変換テーブルの出力値が同一のデータ
信号に対しても２値化出力値のレベル“１”となる割合
を制御できる。これにより、８ビット入力画像データに
対して２５６バイトの変換テーブルが、必ず必要なわけ
ではなく、数分の１の容量でも十分である。

【００７０】以上説明したように、本第３実施例では、
入力多値画像データの極性を反転させて処理する場合
と、反転させない場合を乱数発生器１１の出力に基づい
て切り替制御することにより、トータルのリニアリティ
を良好に改善するものである。

【００７１】［他の実施例］上記第１〜第３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）の加算割合は
前述した値に限定されるものではない。

【００７２】上記実施例においては、算出された注目画
素周辺領域の平均濃度値に乱数を加算した値と入力画像
データに基づいた値が比較されているが、これは、平均
濃度値が乱数により変調を受けていることと等価であ
り、逆に入力画像データに乱数を加算して、注目画素周
辺領域の平均濃度値に乱数の加算を行わないような場合
にも、本発明を適用することは、極めて容易である。

【００７３】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、画素数は、前述したものに限定さ
れるものではない。

【００７４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
リニアリティ、階調性に優れた良好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。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理装置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値化回路の構成を示し
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】本発明の第１実施例におけるリニアリティを示
す図。

【図５】本発明の第２実施例の２値化回路の構成を示し
たブロック図。

【図６】本発明の第２実施例における変換テーブルの１
例を示す図。

【図７】本発明の第２実施例におけるリニアリティを示
す図。

【図８】本発明の第３実施例の２値化回路の構成を示し
たブロック図。

【図９】本発明の第３実施例における変換テーブルの１
例を示す図。

【符号の説明】

１ 比較器 ２ メモリ ３ 平均濃度演算回路 ４、６ 乗算器 ５ 乱数発生器 ７ 加算器 ８ 係数設定器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/403 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１ Ｅ １０３ Ａ

Claims (5)

【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入力した多値画像データのレベ
   ルに応じた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】 前記合成手段は多値画像データのレベル
   が中間濃度から最低濃度もしくは最高濃度に近付くにつ
   れて乱数データの加算の割合を増加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】 多値画像データを入力する入力手段と、 前記入力した多値画像データの入出力特性を変換する変
   換手段と、 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、前記変換
   手段により変換された多値画像データを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。
4. 【請求項４】 前記変換手段における変換処理を動作さ
   せるモードと動作させないモードを切り替える制御手段
   を有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】 前記変換手段は入力した多値画像データ
   の濃度データを反転することを特徴とする請求項３記載
   の画像処理装置。