JPH08307669A - 画像処理装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 誤差拡散法により多階調画像を２値化する場
合、低濃度又は高濃度領域の立上り部でのドット生成の
遅延、低濃度又は高濃度領域が終わった後の尾引き、及
び中間階調の細線の再現性の悪化の問題を、画質を劣化
させず且つ複雑な処理を用いずに解決する。 【構成】 多階調画像データ２００を誤差拡散法を２値
化する際に、閾値設定部３２が、注目画素の多階調画像
データ２００の階調値に基づき、次の範囲内に２値化閾
値を設定する。 data≦ｍのときには、data≦thrld≦（ｍ＋data)/2 data＞ｍのときには、（ｍ＋data)/2 ≦thrld≦data ここに、dataは注目画素の階調値、ｍは第１階調値およ
び第２階調値の中間の値、thrldは２値化閾値である。
更に、多階調画像データ２００が細線を多く含む場合、
２値化閾値thrldが、thrld＝dataにより近い特性に設定
変更される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、多階調画像データを、
中間調表示可能な２階調画像データに変換出力する画像
処理装置、特に多階調画像データを誤差拡散法または平
均誤差拡散最小法を用い、中間調表示な２階調画像デー
タに変換出力する画像処理装置の改良に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、スキャナなどの画像入力を用
いて読み取った多階調画像データや、コンピュータを用
いて演算された多階調グラフィック画像データ等を、例
えばディスプレイやプリンタ等を用いて再生表示させた
り、あるいはファクシミリやデジタル複写機等を用いて
再生表示させることが行われている。

【０００３】このとき、画像出力装置として、多階調の
画像データが再生表示できるものを用いる場合には問題
はないが、例えばドット単位での階調制御ができないプ
リンタ装置や、ディスプレイ装置を用いた場合には、各
画素の階調を２階調に減らす２値化処理を行う必要があ
る。

【０００４】さらに、前記多階調画像データを保存し、
あるいは転送するために、そのデータ容量を減らそうと
する場合には、同様に各画素の階調数を２階調に減らす
２値化処理することが広く行われている。

【０００５】このように、多階調画像データを２値化処
理する手法としては、各種のものがある。その中で、最
も画質の優れたものとして、誤差拡散法や、それと等価
な平均誤差最小法が広く用いられている。前記誤差拡散
法や平均誤差最小法は、高解像度でありながら、連続的
な階調制御が可能であるという優れた特徴をもつ。

【０００６】前記誤差拡散法は、ある画素の２値化時に
生じた量子化誤差を、周辺のまだ２値化していない画素
に拡散して加えるものである。一方、平均誤差最小法
は、周辺の２値化済みの画素に生じた量子化誤差の重み
付き平均値で、次の注目画素のデータ値を修正するもの
である。誤差拡散法と、平均誤差最小法は、誤差の拡散
作業をいつ行うかが異なるだけであり、論理的には等価
である。誤差拡散法を使用した例としては、例えば特開
平１−２８４１７３号公報の「画像処理方法及び装置」
等がある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし誤差拡散法や平
均誤差最小法を用いた従来の画像処理装置では、多階調
画像データを２階調画像データに変換する際に、次のよ
うな問題があった。

【０００８】(1) 第１の問題点 低濃度領域（黒ドットが疎な領域）の立上がり部におけ
る黒ドットの生成および、高濃度領域（白ドットが疎な
領域）の立上がり部における白ドットの生成が、大幅に
遅延し、その結果、最悪の場合には画像が変形してしま
う場合があるという問題がある。

【０００９】(2) 第２の問題点 また、低濃度領域や高濃度領域が終わった後も、周辺画
素に対する異常な誤差の拡散が残り、低濃度領域の後に
続く画像データは高濃度側に、高濃度領域の後に続く画
像データは低濃度側に歪む「尾引き」という現象が生じ
るという問題がある。

【００１０】(3) 第３の問題点 原画像データ中に中間的な階調値の細い線がある場合、
それを誤差拡散法又は平均誤差最小法によって２値化す
ると、その細線がうまく再現できずに極めて濃度が薄く
なったり、場合によっては完全に消えてしまう、という
問題点がある。

【００１１】前記第１の問題点を、白い紙上に黒インク
のドットを印画する２階調プリンタ装置の場合について
考えると、黒ドットはインクが滲んで大きくなるのに対
し、白ドットは周囲の黒ドットからの滲みで潰れて目立
ちにくくなるので、前記第１の問題点は特に低濃度部で
目立つ結果となる。

【００１２】前記第１から第３の問題点を、図面を用い
てより詳細に説明する。

【００１３】図１は、濃度階調値０〜２５５の２５６多
階調を用いて表示された原画像１００である。この原画
像１００は、濃度階調値２５２の正方形をした高濃度領
域１１０の中に、濃度階調値３の正方形の低濃度領域１
２０が存在し、さらにこの低濃度領域１２０の右下に濃
度階調値２３１（背景濃度２５２よりやや低濃度）の傾
き４５度の直線１３０が引いてある。さらに、画像の右
下部分に濃度階調値０の白領域１４０があり、この白領
域１４０内に、濃度階調値１２をもつ低濃度の細い直線
１５０が引いてある。

【００１４】図２（Ａ）には、誤差拡散法を用いた従来
技術により、図１に示す原画像１００の多階調画像デー
タを２値化した画像が示されている。なお、図２（Ｂ）
には、図２（Ａ）の場所を示すための概略図が示されて
いる。この２値化画像は、原画像１００の左上隅画素を
２値化開始点とし、右方向に１行分２値化した後、１画
素下の行の左端に移る、という２値化作業を繰り返し得
られたものである。

【００１５】図２に示すように、正方形をした高濃度領
域１１０の上辺および左辺の領域１５０（図２（Ｂ）参
照）で白ドットの生成が遅延し、さらに正方形の低濃度
領域１２０の上辺および左辺の領域１４２では、黒ドッ
トの生成の遅延が生じている。すなわち、領域１４０、
１４２では、前述した第１の問題が発生している。

【００１６】また、階調値３の正方形をした低濃度領域
１２０の尾引きの影響で、その右下にある領域１６０が
完全に黒の階調になってしまっている。このように、領
域１６０では、前述した第２の問題が発生している。

【００１７】さらに、細い直線１３０、１５０に関して
はほとんど消えており、特に直線１５０にあっては完全
に消えてしまっている。つまり、細い線において第３の
問題点が発生している。

【００１８】上記第１および第２の問題を解決するため
に、特開平１−１３０９４５号公報にかかる「画像処理
装置」の提案がなされている。

【００１９】この提案に記載の第１の実施例は、０〜２
５５の２５６階調の入力濃度データを扱う場合に、入力
濃度データ値が１以上２９以下の場合に、閾値が以下に
示すようにランダムに変化するようにしている。

【００２０】入力データが１〜４の時は、２０〜２３
０、入力データが５〜１４のときは５０〜２００、入力
データが１５〜２９のときは１００〜１５０の幅で閾値
をランダムに変化させる。ランダムノイズの幅は、デー
タが１〜４の時はプラスマイナス１０５、データが５〜
１４のときはプラスマイナス７５、データが１５〜２９
のときはプラスマイナス２５というふうになっており、
０に近い低濃度領域ほど、大きなノイズを加える結果と
なっている。ただし、閾値の期待値はいずれも１２５で
一定となっている。

【００２１】このようにすると、低濃度時には大きな閾
値ノイズによって閾値が非常に小さな値になるケースが
生じる。このため、低濃度領域の立上り部でも２５５側
に２値化される画素が発生し、ドット生成の遅延が改善
される。しかし、この手法によって前記第１の問題点を
改善しようとした場合には、低濃度領域は非常にノイズ
の多い、低品位な画像となってしまう。また、この従来
例では、判定回路という特別な機構を設け、この判定回
路を用い、注目画素周辺の２値化済み画素の２値化結果
を調べ、周辺に既にドットがある場合には、注目画素を
ドット有りに２値化しないような判定処理を行ってい
る。これは、前記問題を少しでも改善するためであろう
と思われる。しかし、そのためには、判定回路が付近の
１２画素という多くの画素の２値化結果を参照するとい
う複雑な判定処理が必要となり、処理時間がかかる上
に、画質的にもまだ十分ではないという問題がある。こ
れに加えて、この従来技術では、第２の問題点の改善も
不十分である。

【００２２】また、この従来技術に記載の「その他の実
施例１」には、信号４１０を定義する式と、その例を示
す図１とが食い違って記載されており、その正確な理解
は難しい。しかし、この従来技術には、「前述の実施例
の場合と同じような閾値設定の機能をもたせて、かつハ
ード規模を小さくできる」と述べられていることから、
第１の実施例同様に、低濃度領域では閾値に大量のノイ
ズを加えていると考えられる。従って、この従来例に記
載の「その他の実施例１」は、「第１の実施例」と同様
な問題点を有している。

【００２３】また、前記第１および第２の問題点を改善
するための別の手法として、特開平３−１１２２６９号
公報にかかる「画像処理装置」や、特開平４−１２６４
６４号公報にかかる「画像形成装置」などの提案があ
る。これらの従来技術は、注目画素近傍の複数画素の２
値化結果を参照することによって、平均濃度値を推定
し、それを閾値として注目画素の２値化を行っている。

【００２４】しかし、これらの従来技術は、次の、
の問題がある。

【００２５】周辺の１０以上もの画素の２値化結果を
参照する必要があり、処理時間がかかったり、複雑な処
理回路が必要となったりするという問題がある。

【００２６】さらに、データが急に変化しているエッ
ジ部分では、周辺画素の平均濃度値を用いるのは適切で
なく、この結果、不適切な２値化が行われ、ノイズが発
生してしまうという問題がある。

【００２７】また、前記第３の問題点に対する対策とし
ては、２値化を行う前に、高域強調フィルターをかける
などの前処理を行うのが一般的である。しかし、この方
法は、前処理を行うために処理時間が長くかかるという
問題点がある。

【００２８】本発明は、このような従来の課題に鑑みな
されたものであり、その目的は、低濃度領域、高濃度領
域の立上り部でのドット生成の遅延の問題、低濃度領
域、高濃度領域が終わった後の尾引きの問題、及び中間
調の細線の再現性の悪化の問題を解決する事ができると
ともに、画質劣化につながる副作用がなく、複雑な処理
回路などを用いなくても多階調画像データを高速に二階
調画像データに画像処理できる画像処理装置を得ること
にある。

【００２９】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、多階調画像データを、誤差拡散法または平均誤差最
小法を用いて、第１階調値および第２階調値（第１階調
値＜第２階調値）のみからなる２階調画像データに変換
出力するものであって、注目画素の多階調画像データ
に、周辺の既に２値化済の画素から拡散された誤差を加
えて補正し、補正画素データとして出力する誤差補正手
段と、注目画素の多階調画像データの階調値に基づき、
２値化閾値を設定する閾値設定手段と、設定された閾値
に基づき、補正画素データを２階調画像データに変換出
力する２値化手段とを含む。

【００３０】そして、注目画素の多階調画像データの階
調値をdata、前記第１階調値および第２階調値の中間の
値をｍ、前記閾値をthrldとしたとき、閾値設定手段
が、次の２つの条件 dataが第１階調値の付近の値の場合には、data≦thrld
≦(m+data)/2 dataが第２階調値の付近の値の場合には、(m+data)/2≦
thrld≦data の少なくとも一方を満たす範囲内の特性に２値化閾値th
rldを設定し、且つこの２値化閾値thrldの設定を上記範
囲内で変更することができる。

【００３１】上記閾値設定手段は、例えば、多階調画像
の種類又はユーザの指示に応じて、２値化閾値thrldの
設定を変更する。或は、多階調画像データに含まれる画
像の種類を判別する画像種類判別手段を更に設けて、こ
の画像種類判別手段の判別結果に応じて２値化閾値thrl
dの設定を変更するようにしてもよい。

【００３２】２値化閾値thrldの設定変更は次のような
態様で行うことが出来る。一つの態様は、多階調画像が
細線を多く含む所定の種類である場合に、他の種類の場
合よりもthrld＝dataにより近い特性に、２値化閾値thr
ldの設定を変更するものである。また、別の態様は、ユ
ーザからエッジ強調の指示を受けた場合に、同指示を受
けない場合よりもthrld＝dataにより近い特性に、２値
化閾値thrldの設定を変更するものである。

【００３３】更に、このように２値化閾値の設定を変更
する場合、thrld＝dataを越えた上記範囲外の特性に変
更するようにしてもよい。

【００３４】好適な一つの実施例では、注目画素の多階
調画像データの階調値dataの値に基づき、次式 thrld＝（data＊（Ｋ−１）＋ｍ）／Ｋ ここに、Ｋは２以上の整数で表される定数、に従い２値
化閾値thrldを設定し、且つ上記定数Ｋを２から∞の範
囲で可変できるようにしている。

【００３５】また、好適な別の実施例では、次式 data＜ｍ−Ｌ1 のときには、thrld＝data＋Ｌ1 ｍ−Ｌ1 ＜data＜ｍ＋Ｌ2 のときには、thrld＝ｍ ｍ＋Ｌ2 ＜dataのときには、thrld＝data−Ｌ2 ここに、Ｌ1、Ｌ2 は０からｍの間の整数で表される定
数、に従い２値化閾値thrldを設定し、かつ定数Ｌ1、Ｌ
2を０からｍの範囲で可変できるようにしている。

【００３６】

【作用】多階調画像データは、誤差補正手段および閾値
決定手段に入力される。

【００３７】誤差補正手段は、注目画素の多階調データ
に、周辺の既に２値化済の画素から拡散された誤差を加
えて補正し、補正画素データとして出力する。

【００３８】閾値設定手段は、注目画素の多階調画像デ
ータの階調に基づき、２値化閾値を設定する。このと
き、注目画素の多階調画像データの階調値ｄａｔａが、
２値化された後の画像の第１階調値および第２階調値
（第１階調値＜第２階調値）の少なくともいづれか一方
の付近の値を取るとき、２値化閾値thrldを次式に示す
範囲内の特性に設定する。

【００３９】dataが第１階調値付辺の値の時には、data
≦thrld≦(m＋data)/2 dataが第２階調値付辺の値の時には、(m＋data)/2 ≦th
rld≦data なお、「第１階調値付近」とは、ｍより小さい範囲の一
部または全部を、「第２階調値付近」とは、ｍより大き
い範囲の一部または全部を意味している。

【００４０】ここで、この２値化閾値thrldの設定は、
多階調画像の種類やユーザからの指示などによって、変
更できるようになっている。例えば、多階調画像が細線
を多く含む種類であったり、ユーザから細線の強調が指
示された場合、そうでない場合に比較して、よりthrld
＝dataに近い特性（場合によっては、thrld＝dataを越
えて上記範囲外に出た特性）に設定変更される。

【００４１】そして、２値化設定手段は、設定された閾
値に基づき、前記補正画素データを、中間調表示可能な
第１階調値および第２階調値のみからなる２階調画像デ
ータに変換出力する。

【００４２】このように、本発明では、多階調画像デー
タ値が小さいときには、閾値を小さく、画像データ値が
大きいときには、閾値も大きくするよう注目画素の多階
調画像データの階調値に応じて２値化閾値を最適化する
ことで、２値化に伴い発生する誤差の蓄積を解消するこ
とができる。その結果、注目画素のドット生成を遅れず
に良好に行うことができ、且つ尾引きの問題も解決する
ことができる。

【００４３】更に、閾値の特性を可変とすることによ
り、中間調の細線が薄れたり消えたりする問題も解決す
ることができる。即ち、誤差の蓄積を解消するという目
的に対し最適の閾値の特性が上記範囲内に存在するが、
この最適特性からthrld＝dataの側に閾値の特性を遷移
させると、画像内のパターンのエッジが強調されるとい
う効果が現れてくる。更にはthrld＝dataを越えて上記
範囲外に閾値を遷移させると、エッジ強調効果は一層顕
著となる。そこで、原画像に細線が多く含まれる場合な
どに、閾値の特性を人為的に遷移させエッジ強調効果を
生じさせることにより、細線が良好に再現できるように
なる。

【００４４】尚、誤差拡散法または平均誤差最小法を用
い２値化処理を行う場合には、上記のように２値化閾値
を変化させても、全体としての出力濃度はほとんど変動
しない。

【００４５】このように、本発明では、低濃度領域や高
濃度領域で多量の誤差の蓄積が発生するという現象を解
消することができ、それに起因して生じていた、低濃度
または高濃度領域の立上り部でのドット生成の遅延や、
低濃度領域または高濃度領域が終わった後の尾引きなど
の問題を画質劣化につながる副作用なしに根本的に解決
することができる。また、閾値を調整するという簡単な
方法で、細線の再現性を向上させることができる。

【００４６】

【実施例】次に、本発明の好適な実施例を図面に基づき
詳細に説明する。

【００４７】(1) システム全体の説明 図３には、本発明にかかる画像処理装置を用いたシステ
ムの概略が示されている。

【００４８】階調画像データ出力装置１０から出力され
る原画像の多階調画像データ２００及び画像種別情報２
１０は、画像処理装置３０へ入力される。ここで、画像
種別情報２１０は、ユーザの指定した原画像の種別、例
えばカラー写真、白黒ハーフトーン、線画、テキスト、
これらの複合等を示すものである。

【００４９】画像処理装置３０は、入力された原画像の
多階調画像データ２００を、二値画像出力装置２０の出
力可能な２階調に階調数変換して出力する。すなわち、
多階調画像データ２００を、誤差拡散法または平均誤差
最小法を用いて補正し、中間調表示可能な第１階調値お
よび第２階調値のみからなる２階調画像データ２３０に
変換して出力する。ここで、誤差拡散法または平均誤差
最小法で用いる閾値は、後述するように、所定の特性に
従って、原画像の階調値に応じて値が変わるように設定
されている。しかも、この閾値の特性は、原画像の種別
によって、又はユーザの指示によって、変更されるよう
になっている。

【００５０】二値画像出力装置２０は、画像処理装置３
０から出力される２階調画像データ２３０に基づき、原
画像を再生出力する。

【００５１】本実施例において、前記階調画像データ出
力装置１０は、例えばコンピュータを用いて構成されて
いる。そして、このコンピュータは、ハードディスク等
に記憶された多階調画像データ２００を画像処理装置３
０へ向け出力するように構成されている。多階調画像デ
ータ２００は、０〜２５５の２５６階調の濃度データと
して表されている。なお、この階調画像データ出力装置
１０は、これ以外に、例えばコンピュータグラフィック
の多階調画像データを出力するように形成してもよく、
また、コンピュータ以外でも、例えば、スキャナ、ビデ
オカメラなど各種の手段を用いてもよい。

【００５２】画像処理装置３０は、入力される２５６階
調の画像データを、誤差拡散法により、０（白）または
２５５（黒）のみからなる２階調画像データ２３０に変
換出力する。

【００５３】二値画像出力装置２０は、例えば、画素単
位での階調制御ができないプリンタを用いて構成され、
入力される２階調画像データ２３０に基づき、原画像を
中間調表示可能に再生出力する。なお、二値画像出力装
置２０は、プリンタ以外に、必要に応じ、ディスプレイ
や、ファクシミリ装置、デジタル複写機等を用いてもよ
い。

【００５４】(2) システムの具体例 本発明において、画像処理装置３０は、階調画像データ
出力装置１０または二値画像出力装置２０と別体に形成
してもよいが、必要に応じ、これら各装置１０、２０と
一体に形成してもよい。

【００５５】例えば、図４に示すよう、階調画像データ
出力装置１０としてホストコンピュータ１２を用い、二
値画像出力装置２０としてプリンタ２０を用いた場合に
は、本発明の画像処理装置３０を、プリンタ２２内へ一
体的に組み込んで形成することができる。この場合に
は、プリンタ２２は、ホストコンピュータ１２より出力
される多階調画像データ２００及び画像種別情報２１０
が入力されるデータ入力部２４と、本発明の画像処理装
置３０と、２値化ドット印画部２６とを含んで構成され
る。

【００５６】また、本発明の画像処理装置３０を、図５
に示すよう、ホストコンピュータ１２内へ一体的に組み
込んで形成してもよい。この場合、ホストコンピュータ
１２は、階調画像ファイルの読込部１４と、キー入力部
１５と、プリンタドライバ１６と、データ出力部１８と
を含むように構成される。そして、前記プリンタドライ
バ１６は、階調画像ファイル読込部１４及びキー入力部
１５から多階調画像データ２００及び画像種別情報２１
０がそれぞれ入力される本発明の画像処理装置３０と、
この画像処理装置３０の出力に基づき、プリンタ制御コ
マンドを生成するプリンタ制御コマンド生成部１６ａと
を含み、プリンタ制御コマンドに基づき、プリンタ２２
を制御するように構成されている。

【００５７】なお、図６に示すよう、階調画像データ出
力装置１０としてスキャナ５０を用い、このスキャナ５
０で読み込んだ多階調画像データを２値化データとして
ホストコンピュータ６０へ出力する場合には、スキャナ
５０に本発明の画像処理装置３０を一体的に組み込んで
形成すればよい。この場合には、スキャナ５０は、画像
を光学的に読み取る階調画像データ読み取り部５２と、
読み取られた多階調画像データ２００をホストコンピュ
ータ６０からの画像種別情報２１０に応じた閾値を用い
て２値化し、２階調画像データ２３０として出力する本
発明の画像処理装置３０と、出力された２階調画像デー
タ２３０のデータをホストコンピュータへ向け出力する
２値化データ出力部５４とを含んで構成される。

【００５８】なお、本発明の画像処理装置は必要に応
じ、前述以外の装置に一体的に組み込んで形成すること
もできる。

【００５９】なお、説明の都合上、以降の説明では、図
３に示すよう、本発明の画像処理装置３０は、階調画像
データ出力装置１０および二値画像データ出力装置２０
とは別体に形成されるものとして、その説明を行う。

【００６０】(3) 画像処理装置 図７には、画像処理装置３０の機能ブロック図が示され
ている。

【００６１】画像処理装置３０は、最適閾値設定部３２
と、誤差補正部３４と、２値化部３６とを含んで構成さ
れる。

【００６２】最適閾値設定部３２および誤差補正部３４
には、注目画素の多階調画像データ２００として、ｉ行
ｊ列目の画素Ｐ［ｉ，ｊ］のデータdata（ｉ，ｊ）が入
力されている。また、最適しきい値設定部３２には、画
像種別情報２１０も入力される。

【００６３】最適閾値設定部３２は、この注目画素Ｐ
［ｉ，ｊ］の多階調画像データ２００を２値化するのに
用いる閾値thrld（ｉ，ｊ）を、注目画素の多階調画像
データdata（ｉ，ｊ）に応じ、次式に基づき設定する。

【００６４】 thrld（ｉ，ｊ）＝（data（ｉ，ｊ）＊（Ｋ−１）＋１２８）／Ｋ …（１） ここで、Ｋは、２以上の整数で表される定数である。こ
の定数Ｋは、注目画素の多階調画像データdata(i,j)に
応じて２値化閾値thrld(i,j)が変化する特性を決定する
パラメータであり、画像種別に応じて異なる値が選ばれ
るようになっている。その具体的な説明は後に行う。

【００６５】誤差補正部３４は、注目画素Ｐ［ｉ，ｊ］
の多階調画像データdata（ｉ，ｊ）を、周辺画素の２値
化によって生じる２値化誤差に基づき誤差拡散法を用い
て補正し、補正画素データdata c（ｉ，ｊ）として２値
化部３６へ向け出力する。

【００６６】２値化部３６は、入力される注目画素Ｐ
［ｉ，ｊ］の補正画素データdata c（ｉ，ｊ）を、閾値
thrld（ｉ，ｊ）と比較して２値化し、その２値化結果r
esult（ｉ，ｊ）を２階調画像データ２３０として出力
する。すなわち、補正画素データを、次のように２値化
して出力する。

【００６７】 data c(i,j) ≧thrld(i,j) ならば、result(i,j) ＝255 data c(i,j) ＜thrld(i,j) ならば、result(i,j) ＝０ …（２） 誤差補正部３４は、データ補正部３８、誤差拡散部４
０、拡散誤差記憶部４２を含んで構成される。

【００６８】拡散誤差記憶部４２は、原画像の各画素毎
の拡散誤差積算値total err （ｎ，ｍ）を記憶してい
る。

【００６９】そして、誤差拡散部４０は、まず、２値化
結果result（ｉ，ｊ）と補正データdata c（ｉ，ｊ）と
により、２値化誤差err を、 err(i,j)=data c(i,j)−result(i,j) …（３） のようにして求める。次にその２値化誤差err （ｉ，
ｊ）を近傍の未２値化画素Ｐ［ｍ，ｎ］（Ｐ［ｉ，ｊ＋
１］、Ｐ［ｉ＋１，ｊ］等）へ分配して拡散する。具体
的には、拡散誤差記憶部４０が記憶している各画素毎の
拡散誤差積算値total err （ｎ，ｍ）に、注目画素Ｐ
［ｉ，ｊ］からの拡散誤差分を加算していく。いま、図
８（ａ）のような誤差拡散重みマトリクスを用いるとす
る。図８の＊が注目画素を示す。重みの合計値は１６な
ので、注目画素での２値化誤差に、分配対象の画素位置
に応じた重み値を乗じた後、１６で割った値を、以下の
ようにtotal err （ｍ，ｎ）に加算する。

【００７０】 total err(i ,j+1)=total err(i ,j+1)+err(i,j)*3/16 total err(i ,j+2)=total err(i ,j+2)+err(i,j) /16 total err(i+1,j-2)=total err(i+1,j-2)+err(i,j) /16 total err(i+1,j-1)=total err(i+1,j-1)+err(i,j)*2/16 total err(i+1,j )=total err(i+1,j )+err(i,j)*3/16 total err(i+1,j+1)=total err(i+1,j+1)+err(i,j)*2/16 total err(i+1,j+2)=total err(i+1,j+2)+err(i,j) /16 total err(i+2,j-1)=total err(i+2,j-1)+err(i,j) /16 total err(i+2,j )=total err(i+2,j )+err(i,j) /16 total err(i+2,j+1)=total err(i+2,j+1)+err(i,j) /16 …（４） 以上の工程により注目画素Ｐ［ｉ，ｊ］の２値化に伴う
誤差拡散は終わる。

【００７１】以上の工程を、２値化部３６から２値化結
果が出力される毎に繰り返して行う。なお、誤差拡散法
の重みマトリクスの例としてはこれ以外にも、必要に応
じ、例えば図８（ｂ）、図８（ｃ）など各種のものを採
用することができる。

【００７２】そして、データ補正部３８は、注目画素Ｐ
［ｉ，ｊ］の多階調画像データdata（ｉ，ｊ）が入力さ
れると、その注目画素Ｐ［ｉ，ｊ］に対応した拡散誤差
積算値total err （ｉ，ｊ）を拡散誤差記憶部４２か
ら読み出し、これを次式に基づき注目画素の多階調画像
データdata（ｉ，ｊ）に加え、補正画像データdata c
（ｉ，ｊ）を求める。

【００７３】 data c(i,j)=data(i,j)+total err(i,j) …（５） このような動作を、全画素について繰り返し行うこと
で、全画面の２値化を行う。

【００７４】(4) 第１、第２の問題点の解消 このようにして、画像処理装置３０は、入力される注目
画素の多階調画像データ２００を、誤差拡散法を用い、
中間調表示可能な０階調値および２５５階調値のみから
なる２階調画像データ２３０に変換出力する。

【００７５】本実施例の画像処理装置３０の第１の特徴
は、低濃度領域や高濃度領域で多量の２値化誤差の蓄積
が生じていたのを、最適閾値設定部３２を用い解消し、
それに起因して発生していた、低濃度領域または高濃度
領域の立上り部でのドット生成の遅延や、低濃度領域ま
たは高濃度領域が終わった後の尾引き等の問題を解消し
たことにある。

【００７６】以下、本発明の画像処理装置によって、前
述した第１の問題点（ドット生成の遅延）および第２の
問題点（尾引きの問題）の双方が解決される理由につい
て説明する。

【００７７】本発明者は、まず、前記第１および第２の
問題点の原因の解明を行った。このために、図７に示す
画像処理装置３０において、最適閾値設定部３２が設定
する２値化閾値thrldを階調値１２８（０〜２５５の中
間値）に固定し、しかも画像データ２００として、全画
素が一定階調値であるような画像のデータを入力した。
そして、前記数式（５）で原画像データに加えられる２
値化誤差err （ｉ，ｊ）の平均値がどうなるかを調べて
みた。

【００７８】具体的には、図７に示す実施例の画像処理
装置から最適閾値設定部３２を取り除き、２値化閾値th
rldを階調値１２８にほぼ固定した。そして、図９に示
すよう、原画像サイズが６００画素×４００画素であ
り、全画素が一定の階調値であるような原画像１８０
を、その左上隅を出発点として２値化処理した。そし
て、ドット形成が安定状態に達したと思われる、右下隅
の２００画素×１００画素の領域１９０について、前記
数式（５）で原画像データに加えられる２値化誤差err
（ｉ，ｊ）の平均値を、平均２値化誤差として求めた。
ただし、閾値は１２８に完全固定ではなく、特定の規則
的パターンが生じる事態を回避する目的で、プラスマイ
ナス６の範囲の少量のランダムノイズを加えてある。こ
のノイズは、原画像データが本例のようにコンピュータ
で作り出した人工的なデータの場合に、パターンが規則
的に生じるのを防ぐために付加したものである。

【００７９】図１０には、以上の実験を、原画像の階調
値を０から２５５まで変えてみて行った結果を表したも
のである。この実験結果から明らかなように、原画像１
８０は、その階調値が１〜４という低濃度のものや、階
調値が２５１〜２５４という高濃度のものでは、その平
均２値化誤差が０になるどころか、絶対値で１００にも
達するような大きな値となっていることがわかる。平均
２値化誤差は、定常状態における誤差の拡散、蓄積量の
期待値に相当するものである。誤差拡散法は、２値化誤
差の局所的平均値を最小にする手法であると考えられて
いるから、低濃度領域や高濃度領域で平均２値化誤差が
０ではなく、このような絶対値の大きな値を取るという
ことは、非常に興味深い発見であった。

【００８０】この図１０に示す実験データから、前述し
た第１および第２の問題点の生じるメカニズムを、次の
ように解析することができる。

【００８１】原画像１８０の階調値が、１〜８や、２
４７〜２５４というように０または２５５近辺の値をと
る場合には、２値化閾値を１２８のように固定すると、
ドットが安定して形成される定常状態に落ち着くまでに
は、平均２値化誤差の絶対値が８０以上に達するような
多量の誤差蓄積がなされる必要がある。特に、階調値が
１〜４や２５１〜２５４の値の原画像データ１８０で
は、ドットが安定して形成される定常状態に落ち着くま
でに、１００以上の多量の誤差が蓄積される必要があ
る。この誤差蓄積量は、多階調画像データ２００の濃度
値が２値化濃度値である０および２５５に近付くほど大
きくなる。

【００８２】誤差の蓄積時間 また、画像データの濃度が０付近の値の場合、それを０
に２値化してもわずかな２値化誤差しか生じない。その
ため、この２値化誤差が拡散・蓄積して８０〜１００前
後の値に達するまでには、かなりの蓄積期間が必要とな
る。また、画像データの濃度が２５５付近の値の場合に
も、その２値化誤差が拡散・蓄積して、８０〜１００前
後の値に達するまでには、同様にかなりの蓄積期間が必
要となる。しかも、蓄積速度も、画像データの濃度値が
２値化濃度値である０および２５５に近付くほど遅くな
る。

【００８３】第１の問題点 誤差が蓄積されて、定常状態での蓄積量に達するまでの
蓄積期間中は、ドットは形成されない。このため、ドッ
ト形成のために多量の誤差蓄積量が必要とされ、しか
も、必要とされる誤差蓄積量に達するまでにかなりの蓄
積期間が必要になると、ドット生成の遅延が発生するこ
とになる。これが、第１の問題の原因となる。

【００８４】第２の問題点 ドット形成のために多量の誤差蓄積量が必要になると、
多量に蓄積された誤差が、領域外部にまで拡散されて周
辺の画像データを歪ませる。これが、第２の問題の原因
となり、前述した尾引きの問題が生じる。

【００８５】以上、〜で述べたように、画像データ
が２値化濃度値である０および２５５付近の値をとる場
合に、平均２値化誤差が非常に大きな絶対値を取り、
「誤差の蓄積」現象が生じる。この「誤差の蓄積」現象
が、前記第１および第２の問題点の発生原因である。

【００８６】本実施例の画像処理装置において、最適閾
値設定部３２は、この「誤差の蓄積」という根本原因を
解消し、前記第１および第２の問題点を本質的に解決す
るものである。すなわち、原画像データ２００が低濃度
の時には、２値化閾値を小さく、高濃度の時には閾値を
大きくするように変化させて、原画像データ２００の濃
度に応じて２値化閾値を最適化することで、「誤差の蓄
積」自体を解消しつつ、「誤差の蓄積」なしでドット生
成を行うことを可能とするものである。

【００８７】ここで、「低濃度領域での閾値を勝手に小
さくしたりすると、２５５（黒ドット）に２値化される
画素が増えて、濃度が大幅に上昇してしまうのではない
か？」というような疑問が生じるかもしれない。確かに
誤差拡散を行わない一般のディザ法においては閾値の変
動は即濃度の変化に繋がる。しかし、本発明者が確認し
たところでは、誤差拡散法では閾値を変えてもトータル
での出力濃度はほとんど変動しなかった。すなわち、閾
値を１２８に固定して２値化した場合と、６４や１９２
に固定して２値化した場合とで、出力濃度はほとんど変
わらないのである。これは、誤差拡散法では２値化誤差
を捨て去ることなく、周辺の未２値化画素に拡散させる
ためである。例えば、閾値を小さくしたために従来なら
ば０に２値化されていた画素が２５５に２値化される事
態が生じても、その画素にはより絶対値の大きな負の２
値化誤差が生じる。それが周辺の未２値化画素に拡散さ
れ、周辺画素階調レベルを下げる方向に働いて帳尻を合
わせる。

【００８８】図１１には、本実施例による「誤差の蓄
積」の解消効果が示されている。すなわち、図１１は、
本実施例の最適閾値設定部３２を用いた場合に、図１０
と同様にして調べた平均２値化誤差がどのようになるか
を明らかにしたもので、図１０に示した閾値が１２８固
定の場合に加えて、本実施例の数式（１）におけるＫの
値を、２、４、８、∞とした場合の結果がプロットして
ある。Ｋ＝∞の場合、thrld＝dataとなる。ただし図１
１の場合も、図１０の場合同様、数式（１）で決まった
閾値に、最大でプラスマイナス６の少量のランダムノイ
ズを加えている。

【００８９】図１１より、Ｋ＝２、すなわち、thrld＝
（data＋１２８）／２とすれば、平均２値化誤差が最大
でも５０以下と半分以下に減少し、誤差の蓄積量を大き
く減少させる効果があるのがわかる。さらに、Ｋ＝４と
すると、全体的に平均２値化誤差が０に近付き、Ｋ＝８
とすると、画像データの濃度が１、２や２５３、２５４
といった０や２５５に極めて近い階調値の場合でも、平
均２値化誤差はほぼ０になる。

【００９０】次に、本実施例の画像処理装置３０から出
力される２階調画像データ２３に基づき、実際にプリン
タを用いて印画を行い、前述した第２の問題点の「尾引
き」の影響を評価する実験を行った。その結果、この評
価実験の結果、平均２値化誤差の絶対値を５０以下に押
さえることにより、第２の問題点の「尾引き」の影響を
大幅に軽減できることが確認された。このことから、前
記数式（１）のＫの値をＫ＝２〜∞の範囲に設定するこ
とにより、すなわち、閾値thrldを画像データdataの階
調値に応じて、 data＜１２８のときには data≦thrld≦（１２８＋data）／２ data＞１２８のときには （１２８＋data）／２≦thrld≦data …（６ ） の範囲になるよう設定することにより、平均２値化誤差
の絶対値を５０以下に納めることができ、第２の問題点
を解決することができる。

【００９１】次に、前記第１の問題点の「ドット生成遅
れ」の影響を評価する実験も行った。この実験の結果、
ドット生成遅れも、平均２値化誤差が減るに従って改善
されることが確認された。ただし、前記数式（１）のＫ
を大きくしすぎると、平均２値化誤差が０を越えて、そ
の符号が逆転してしまう「過補正状態」が生じる。しか
し、実際の印字結果の主観評価では、やや過補正状態に
までドット生成速度を早めたほうが、印字強調的な効果
が生じて好ましい画質になった。data値が、１、２や２
５３、２５４といったドット生成の遅れの最も大きいデ
ータ領域の再現性を重視した主観評価結果では、Ｋ＝８
〜２４程度の範囲が非常に良好で、Ｋ＝１６は最適であ
った。

【００９２】図１２には、平均２値化誤差が常に０にな
る２値化閾値が曲線Ａで示されている。この曲線Ａの２
値化閾値は、図１１を基にして補間演算による推定値と
して求めたものである。

【００９３】実施例の画像処理装置の最適閾値設定部３
２を、図１２の曲線Ａに従って原画像データから２値化
閾値を決定するように構成すれば、前記第２の問題点の
「尾引き」の期待値が０になる最良の最適閾値設定部が
実現できる。なお、図１２には、併せて、数式（１）の
Ｋの値が２、８、∞の場合の特性線Ｂ、Ｃ、Ｄも描かれ
ている。これらの特性線Ｂ、Ｃ、Ｄから、Ｋの値をＫ＝
８前後に設定した場合に、平均２値化誤差を近似的に０
にすることができる２値化閾値が得られることがわか
る。

【００９４】尚、図１２では、原画像データ２００が０
または２５５の場合の最適閾値を１２８としたが、デー
タ階調値と２値化結果値が等しい場合の閾値は、どのよ
うに設定しても大差なくなる。したがって、本実施例の
最適閾値設定部３２でも、データ値が０または２５５の
場合には、閾値をどのように設定してもよい。

【００９５】(5) 第３の問題の解消 本発明の第２の特徴は、最適閾値設定手部３２が画像種
別に応じて異なる閾値を選択し、それにより、特に線画
のように細線の多い画像に対しては細線が確実に再現さ
れるようにした点にある。

【００９６】即ち、先に述べたように、第１の問題点の
ドット生成の遅延の改善の点から、平均２値化誤差が０
を越えて符号が逆転した「過補正状態」気味のほうがよ
い主観評価が得られる場合がある。例えば、実験によれ
ば、Ｋ＝１６程度の近似式を用いた場合に最良の主観評
価が得られた。

【００９７】さらに、Ｋ＝∞まで増やすと、データ変化
部のエッジがかなり強調される結果となるが、これが細
線を確実に再現させる効果を生じる。従って、線画のよ
うに細線が多く含まれる画像を細線が明確に再現される
ように印刷する場合には、Ｋを∞または十分大きい値に
設定することにより、線のエッジが強調され細線が確実
に再現されるので好都合である。

【００９８】そこで、本実施例の最適閾値設定部３２
は、画像種別情報２１０により与えられる原画像の種別
に応じて、適切なＫを選択するようになっている。例え
ば、画像種別がカラー写真や白黒ハーフトーンのように
細線が多くない画像の場合には、Ｋ＝８のように平均２
値誤差が０になる２値化閾値を選択し、一方、画像種別
が線画やテキストのように細線が多く且つそれを良好に
再現する必要がある場合にはＫ＝∞のようにエッジが強
調される２値化閾値を選択する。また、テキストや写真
や線画などが複合された画像に対しては、例えばＫ＝１
６のようにいずれの画像種別に対しても程々に適度な２
値化閾値を選択するようにしてもよい。

【００９９】尚、画像種別情報２１０として、画像の種
別を示すのでなくユーザが任意にＫの値を調整するため
の制御情報を用いることもできる。例えば、エッジの強
調度合いを指示した情報、又はＫの値を直接指示する制
御情報を最適閾値設定部３２に与えて、この制御情報に
応じてＫを決めるようにしてもよい。また、テキストや
写真や線画などが複合された画像を最適に２値化するた
めに、画像内の部分領域毎に画像種別又はエッジ強調の
度合いをユーザが指定できるようにしてもよい。更に、
画像処理装置３０内に、多階調画像データ２００に基づ
いて原画像の種類を自動判別する手段を設けて、その判
別結果に基づき最適閾値設定部３２が適合したＫを選択
するにようにしてもよい。

【０１００】また、図１２に示すように、Ｋが２→８→
∞と大きくなるに従って特性線はＢ→Ｃ→Ｄのように傾
きが急になり、最大のＫ＝∞でthrld＝dataとなるが、
このthrld＝dataを越えて更に傾きを急にした例えば特
性線Ｅのような２値化閾値も用意しておいて、ユーザの
好みで選択できるようにしてもよい。この特性線Ｅの閾
値を選択した場合は、エッジ強調がより一層強度になる
が、用途によってはそれが好ましいケースがあり得るで
あろう。

【０１０１】また、このように２値化閾値を調整するこ
とでエッジ強調等の特殊効果が得られることから、特殊
効果用のフィルタリングの代りとして、この２値化閾値
調整を利用することもできる。

【０１０２】このように、本実施例によれば、多階調画
像データ２００を誤差拡散法を用いて、中間調表示可能
な２階調画像データ２３０に変換出力するとともに、そ
の２値化処理に使用する２値化閾値を、多階調画像デー
タ２００の階調値に基づき、前記数式（６）の範囲に設
定することにより、前記第１および第２の問題点を、画
質劣化に繋がる副作用なしに根本的に解決することがで
きる。

【０１０３】しかも、本実施例によれば、数式（１）の
定数Ｋ（または、図１２の特性線の傾き）の設定を画像
種別またはユーザの指示により変えることにより、所望
の特性をもった２値化出力画像を得ることができ、特
に、線画などにおける第３の問題点を解消できる。

【０１０４】なお、図１１、図１２に示した補正データ
は、図８（ａ）に示した誤差拡散重みマトリクスを用い
て誤差拡散した場合の例である。異なる重みマトリクス
を用いた場合は、定量的には多少異なった結果が得られ
るが、定性的な傾向はほとんど変わりがない。このよう
に、本発明は、異なる誤差拡散重みマトリクスを用いた
場合にも、有効である。

【０１０５】図１３は、本実施例の画像処理装置３０を
用い、かつ過補正状態に２値化閾値を設定して、図１に
示した原画像１００を２値化した場合の印刷例を示す図
である。従来問題となった、ドット生成の遅延や、低濃
度領域１２０からの尾引きによる直線１３０の中央部の
消失等の問題点や、細線１３０、１５０の消失の問題点
が、完璧に解消しているのがわかる。

【０１０６】このように、本発明によれば、第１、第
２、第３の問題点を理想的に解決できることが確認され
た。さらに、本発明によれば、有害な副作用を伴うこと
なく、第１、第２、第３の問題点を解決できることも確
認できた。

【０１０７】(6) 最適閾値設定部の他の実施例 前記実施例において、最適閾値設定部３２は、数式
（１）に基づき２値化閾値の設定を行っている。本発明
はこれに限らず、必要に応じて他の手法を用い２値化閾
値の設定を行うようにしてもよい。

【０１０８】図１４には、最適閾値設定部３２によって
設定される２値化閾値thrldの他の実施例が示されてい
る。

【０１０９】本実施例の最適閾値設定部３２は、注目画
素の多階調画像データ２００として入力されるデータda
ta［ｉ，ｊ］に基づき、次式に示すようにして閾値を設
定するように形成されている。

【０１１０】 0 ≦data(i,j) ＜128-L1ならばthrld(i,j)=data(i,j)+L1 128-L1≦data(i,j) ≦128+L2ならばthrld(i,j)=128 128+L2＜data(i,j) ≦255 ならばthrld(i,j)=data(i,j)-L2 …（７） ここにおいて、Ｌ1、Ｌ2 は０〜６４の適当な値でよい
が、８〜１６の範囲とすると写真などに対するものとし
て最適となる。なお、Ｌ1、Ｌ2 は同じ値に設定しても
よい。また、Ｌ1、Ｌ2を小さい値に設定する程、過補正
の度合いが強くなり、線画などに適するようになる。Ｌ
1＝Ｌ2＝０とした場合は、一点鎖線で示す特性線とな
り、これは数式(1)のＫ＝∞の場合と同じである。

【０１１１】本実施例の場合は、data値が１２８前後の
場合には、数式（６）で示した data＜128 の時にはdata≦thrld≦(128+data)/2 data＞128 の時には(128+data)/2≦thrld≦data という範囲からはずれることになるが、本発明が解決し
ようとしている第１，第２の問題点が特に顕著になるの
は、dataが０または２５５近辺の値（０および２５５は
含まない）の場合である。したがって、全データ領域で
数式（６）が満たされる必要はなく、dataが０または２
５５近辺の値の場合に数式（６）が満たされればよい。

【０１１２】したがって、２値化閾値を、前記数式
（７）に示すように設定することによっても、前記第
１、第２および第３の問題点を解決し、前記第１実施例
と同様に良好な２値化画像を得ることができる。

【０１１３】図１５には、最適閾値設定部３２による２
値化閾値thrldのさらに別の実施例が示されている。

【０１１４】本実施例の最適閾値設定部３２では、原画
像データ２００の階調値に応じ、２値化閾値を連続的で
はなく、段階的に設定する。このようにしても、前記実
施例と同様に第１および第２の問題点を解決し、良好な
２値化画像を得ることができる。第３の問題点を解消す
るため過補正状態にする場合には、例えば、一点鎖線で
示したようにthrld＝dateに近づくように段階数を増や
せばよい。

【０１１５】また、図１６には、最適閾値設定部３２の
さらに別の実施例が示されている。本実施例の最適閾値
設定部３２は、低濃度領域のみに、本発明の特徴とする
閾値最適化動作が働くように形成されている。すなわ
ち、画像データ２００の閾値が高濃度領域側にある場合
には、２値化閾値は１２８に固定され、画像データ２０
０が低濃度領域側の０近辺の値にあった時に、最適閾値
を前記数式（６）を満足するように設定するよう形成さ
れている。

【０１１６】例えば、ドットの滲み量の大きいプリンタ
装置では、高濃度部の孤立した白ドットがほとんど潰れ
てしまうため、高濃度部では、第１の問題点がもともと
顕著に現われない。そのため、第１の問題点が目立ちや
すい低濃度部のみを、本発明により改善しようとするも
のである。

【０１１７】なお、画像出力装置の特性に応じ、これと
は逆に高濃度部領域のみに本発明の閾値最適化動作が働
くように形成してもよい。

【０１１８】このように、本発明の最適閾値設定部３２
は、その画像出力装置に応じて、必要な原画像濃度領域
にのみ、最適閾値設定するように形成してもよい。この
場合にも、過補正状態用の閾値も用意しておき、用途に
応じて選択できるようにしておく。

【０１１９】(7) 閾値設定部の具体例 前述した各実施例における最適閾値設定部３２は、原画
像データから２値化閾値を設定するために、前記した数
式（１）のような演算をその都度行うように形成しても
よく、また原画像データの階調値と２値化閾値との対応
関係をあらかじめ変換テーブル内に記憶しておき、それ
を参照するように形成してもよい。

【０１２０】図１７には、最適閾値設定部３２を、ＲＯ
Ｍを用いて構成した具体例が示されている。ＲＯＭのア
ドレスバスＡ０〜Ａ７に８ビット原画像データを入力す
ると、それに対応した８ビットの２値化閾値がデータバ
スＤ０〜Ｄ７に出力されるよう形成されている。尚、実
際のＲＯＭのアドレスバスは８ビットより遥かに多いた
め、アドレス領域を違えて種々の特性の２値化閾値をＲ
ＯＭに格納しておいて、画像種別等に応じてアドレスす
る領域を選択するようにすれば、画像種別等に適した２
値化閾値を出力することができる。

【０１２１】尚、各実施例の中には、最適閾値設定部３
２によって設定された２値化閾値に、さらに少量のラン
ダムノイズを加えている例があった。これは、原画像デ
ータが、コンピュータ等で描いた非常に整然としたデー
タの場合に、誤差拡散法での２値化により特定の規則的
パターンが生じてしまうことがあるのを防ぐために行う
ものである。したがって、原画像データが、階調値の適
当なばらつきをもった自然画の場合には、このようなラ
ンダムノイズを加える処理は不必要になる。

【０１２２】また、ランダムノイズを付加した結果、閾
値が数式（６）で示した範囲からはずれてしまうことが
ありうるが、閾値の期待値が数式（６）の範囲に入って
いればよいものとする。

【０１２３】また、閾値ではなく、原画像データ側にノ
イズを付加しても、同様の効果が得られる。

【０１２４】(8) 他の実施例 なお、本発明は前記各実施例に限定されるものではな
く、本発明の要旨の範囲内で各種の変形実施が可能であ
る。

【０１２５】例えば、前記実施例では、原画像データが
０で白、２５５で黒となるような濃度データである場合
を例にとり説明したが、原画像データが０で黒、２５５
で白となるような、明度データである場合も、本発明を
同様に適用できることはいうまでもない。

【０１２６】また、原画像データがＡ〜Ｂ（Ａ＞Ｂ）の
範囲の値をとる場合に、この原画像データをａまたはｂ
（ａ＞ｂ）に２値化する場合には、第１の実施例の数式
（１）を、 thrld(i,j)=(data(i,j)*(K-1)+(a+b)/2)/K …（１） に変換し、数式（２）を data C(i,j) ≧thrld(i,j) ならば、result(i,j)=a data C(i,j) ＜thrld(i,j) ならば、result(i,j)=b …（２） のように変更すればよい。一般にはＡ＝ａ、Ｂ＝ｂであ
るが、出力装置の出力可能濃度が原画像データの範囲と
大きく異なっている場合には、Ａとａ、Ｂとｂが一致し
ない例もある。

【０１２７】この場合、数式（６）の閾値設定のための
条件式は、ｍ＝（ａ＋ｂ）／２として、 data＜ｍの時にはdata≦thrld≦(m+data)/2 data＞ｍの時には(m+data)/2≦thrld≦data …（８） のようになる。

【０１２８】また、前記実施例では、多階調画像データ
２００を、誤差拡散法を用いて補正する場合を例にとり
説明したが、本発明はこれに限らず、平均誤差最小法を
用いて補正する場合にも適用できる。

【０１２９】図１８には、平均誤差最小法を用いた画像
処理装置３０の好適な実施例が示されている。なお、図
２に示す前記実施例と対応する部材には同一の符号を付
しその説明は省略する。

【０１３０】本実施例において、誤差補正部３４は、デ
ータ補正部３８と、誤差計算部４４と、誤差記憶部４６
とを含んで構成される。

【０１３１】前記誤差計算部４４は、前記数式（３）に
基づき、注目画素の２値化誤差errを演算し、誤差記憶
部４６の注目画素に対応したアドレスにその値を書き込
むよう形成されている。この結果、誤差記憶部４６の各
画素アドレスに対応した記憶エリアには、２値化済みの
画素の２値化誤差が順次書き込み記憶されていく。

【０１３２】データ補正部３８は、注目画素Ｐ［ｉ，
ｊ］の多階調画像データdata（ｉ，ｊ）が入力される
と、その注目画素Ｐ［ｉ，ｊ］近傍の２値化済みの画素
の誤差を誤差記憶部４６から読み出す。そして、読み出
した誤差データに所定の重みを付けをして平均誤差を求
め、この平均誤差を注目画素の多階調画像データdata
（ｉ，ｊ）に加え、これを補正画像データdata c（ｉ，
ｊ）として２値化部３６へ向け出力する。

【０１３３】なお、これ以外の構成は、前記第１実施例
と同様であるので、ここではその説明は省略する。

【０１３４】このような平均誤差最小法を用いた場合で
も、前記第１実施例と同様な効果を奏することができ
る。

【０１３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
多階調画像データを、誤差拡散法または平均誤差最小法
を用いて補正し、しかも、注目画素の階調値画像データ
の階調値に基づき、２値化閾値を最適化する閾値設定部
を設けることにより、低濃度領域や高濃度領域で多量の
誤差の蓄積が生じているという現象を解消することがで
き、それに起因して発生していた、低濃度領域や高濃度
領域の立上り部でのドット生成の遅延や、低濃度領域や
高濃度領域が終わった後の「尾引き」などの問題を、画
質劣化に繋がる副作用なしに根本的に解消できる画像処
理装置を得ることができるという効果がある。

【０１３６】さらに、本発明によれば、閾値設定部を、
簡単な演算を行うか、または変換テーブルを参照するな
どの単純な構成で実現できるため、複雑な処理回路を必
要とせず、高速にかつ良好な画像処理を行うことができ
る。

【０１３７】さらに、本発明では、閾値設定部が設定す
る閾値を増減させることで、ドット生成速度の調整が可
能となり、必要に応じ過補正状態を設定することで、例
えばエッジ強調的な効果を期待でき、それにより中間階
調の細線も確実に再現できるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図２に示す２値化画像を得るために用いた原画
像の説明図である。

【図２】従来の誤差拡散法により得られた、２値化結果
の説明図である。

【図３】本発明が適用された画像処理システムの概略説
明図である。

【図４】本発明の画像処理装置を組み込んだ画像処理シ
ステムの１例の全体概略説明図である。

【図５】画像処理システムの他の例の説明図である。

【図６】画像処理システムの更に他の例の説明図であ
る。

【図７】図１に示す画像処理システムに用いられる画像
処理装置の機能ブロック図である。

【図８】本実施例で用いられる拡散重みマトリクスの具
体例の説明図である。

【図９】平均２値化誤差を求めるために使用した原画像
データと、平均２値化誤差を求める領域との関係を示す
説明図である。

【図１０】原画像データの階調値と、平均２値化誤差の
関係を示す説明図である。

【図１１】本発明の第１実施例で、平均２値化誤差がど
のように発生するかを示す説明図である。

【図１２】平均２値化誤差が常に０になる２値化閾値の
説明図である。

【図１３】本発明の画像処理装置を用いて得られる２値
化結果の説明図である。

【図１４】本発明に用いられる閾値設定部の他の実施例
の説明図である。

【図１５】本発明に用いられる閾値設定部の他の実施例
の説明図である。

【図１６】本発明に用いられる閾値設定部の他の実施例
の説明図である。

【図１７】本発明に用いられる閾値設定部をハードウェ
アにて構成した例の説明図である。

【図１８】多階調画像データの補正に平均誤差最小法を
用いる画像処理装置の実施例のブロック図である。

【符号の説明】

３０ 画像処理装置 ３２ 閾値設定部 ３４ 誤差補正部 ３６ ２値化部 ３８ データ補正部 ４０ 誤差拡散部 ４２ 拡散誤差記憶部 ２００ 多階調画像データ ２１０ 画像種別情報

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多階調画像データを、誤差拡散法または
   平均誤差最小法を用いて、第１階調値および第２階調値
   （第１階調値＜第２階調値）のみからなる２階調画像デ
   ータに変換出力する画像処理装置において、 注目画素の多階調画像データに、周辺の既に２値化済の
   画素から拡散された誤差を加えて補正し、補正画素デー
   タとして出力する誤差補正手段と、 前記注目画素の多階調画像データの階調値に基づき、２
   値化閾値を設定する閾値設定手段と、 設定された閾値に基づき、前記補正画素データを前記２
   階調画像データに変換出力する２値化手段と、 を含み、 前記注目画素の多階調画像データの階調値をdata、前記
   第１階調値および第２階調値の中間の値をｍ、前記閾値
   をthrldとしたとき、 前記閾値設定手段が、次の２つの条件 dataが第１階調値の付近の値の場合には、data≦thrld
   ≦(m+data)/2 dataが第２階調値の付近の値の場合には、(m+data)/2≦
   thrld≦data の少なくとも一方を満たす範囲内の特性に前記２値化閾
   値thrldを設定し、且つこの２値化閾値thrldの設定を前
   記範囲内で変更できることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 前記閾値設定手段が、前記多階調画像の種類又はユーザ
   の指示に応じて、前記２値化閾値thrldの設定を変更す
   ることを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 更に、前記多階調画像データに含まれる画像の種類を判
   別する画像種類判別手段を備え、 前記閾値設定手段が、前記画像種類判別手段の判別結果
   に応じて前記２値化閾値thrldの設定を変更することを
   特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項２又は３のいずれか１項におい
   て、 前記閾値設定手段が、前記多階調画像が細線を多く含む
   所定の種類である場合、他の種類の場合よりもthrld＝d
   ataにより近い特性に前記２値化閾値thrldの設定を変更
   することを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項２又は３のいずれか１項におい
   て、 前記閾値設定手段が、ユーザからエッジ強調の指示を受
   けた場合、前記指示を受けない場合よりもthrld＝data
   により近い特性に前記２値化閾値thrldの設定を変更す
   ることを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 請求項４又は５のいずれか１項におい
   て、 前記閾値設定手段が、前記２値化閾値の設定を変更する
   場合、thrld＝dataを越えた前記範囲外の特性に変更で
   きることを特徴とする画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項１において、 前記閾値設定手段が、 前記注目画素の多階調画像データの階調値dataの値に基
   づき、次式 thrld＝（data＊（Ｋ−１）＋ｍ）／Ｋ ここに、Ｋは２以上の整数で表される定数、に従い前記
   ２値化閾値thrldを設定し、且つ前記Ｋを２から∞の範
   囲で可変できることを特徴とする画像処理装置。
8. 【請求項８】 請求項１において、 前記閾値設定手段が、 前記注目画素の多階調画像データの階調値dataの値に基
   づき、次式 data＜ｍ−Ｌ1 のときには、thrld＝data＋Ｌ1 ｍ−Ｌ1 ＜data＜ｍ＋Ｌ2 のときには、thrld＝ｍ ｍ＋Ｌ2 ＜dataのときには、thrld＝data−Ｌ2 ここに、Ｌ1、Ｌ2 は０からｍの間の整数で表される定
   数、に従い前記２値化閾値thrldを設定し、かつ前記Ｌ
   1、Ｌ2を０からｍの範囲で可変できることを特徴とする
   画像処理装置。
9. 【請求項９】 多階調画像データを、誤差拡散法または
   平均誤差最小法を用いて、第１階調値および第２階調値
   （第１階調値＜第２階調値）のみからなる２階調画像デ
   ータに変換出力する画像処理方法において、 注目画素の多階調画像データに、周辺の既に２値化済の
   画素から拡散された誤差を加えて補正し、補正画素デー
   タとして出力する誤差補正過程と、 前記注目画素の多階調画像データの階調値に基づき、２
   値化閾値を設定する閾値設定過程と、 設定された閾値に基づき、前記補正画素データを前記２
   階調画像データに変換出力する２値化過程と、 を含み、 前記注目画素の多階調画像データの階調値をdata、前記
   第１階調値および第２階調値の中間の値をｍ、前記閾値
   をthrldとしたとき、 次の２つの条件 dataが第１階調値により近い値の場合には、data≦thrl
   d≦(m+data)/2 dataが第２階調値により近い値の場合には、(m+data)/2
   ≦thrld≦data の少なくとも一方を満たす範囲内の特性に前記２値化閾
   値thrldが設定され、且つこの２値化閾値thrldの設定が
   前記範囲内で変更できることを特徴とする画像処理方
   法。