JPH0965136A

JPH0965136A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH0965136A
Application number: JP7239103A
Authority: JP
Inventors: Hideo Kumashiro; 秀郎熊城
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 1995-08-23
Filing date: 1995-08-23
Publication date: 1997-03-07
Anticipated expiration: 2015-08-23
Also published as: JP3379300B2

Abstract

(57)【要約】【課題】簡単にかつ安価に所望の画像の得られる画像
処理装置を提供する。【解決手段】入力された多値の画像データｆ（ｘ，
ｙ）は加算器２１で補正され、比較器２２で所定のしき
い値Ｔｈを用いて２値化される。２値化されたデータは
第１の演算ループ２３〜２６を用いて２値化誤差が周辺
誤差へ分散される。一方、２値化データｇ（ｘ，ｙ）は
第２の演算ループ２７〜３０によって２値化平均誤差を
算出され、２値化平均誤差に対して少なくとも１以外の
係数を乗じ、その値を用いて入力画像データｆ（ｘ，
ｙ）の補正が行なわれる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は画像処理装置に関
し、特に誤差拡散２値化方法を用いた画像処理装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理において連続した階調を
含んだ画像の明暗を０と１に２値化するデータ処理が行
なわれている。

【０００３】図１９は従来の画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。図１９を参照して、従来の画像処理
装置１００は、装置全体を制御するＭＰＵ（Micro Proc
essor Unit）１１と、画像処理装置１００の操作を行な
うための操作パネル１２と、ＣＣＤなどの光電変換素子
およびこれを操作する駆動系からなる画像入力装置（読
み取りセンサ）１３と、入力された画像データをアナロ
グデータからデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換装置
１４と、Ｌｏｇ変換装置１５と、先鋭度補正装置ＭＴＦ
（Modulator Transfer Function ）１６と、ガンマ補正
装置１１７と、画像２値化装置１１８と、プリンタ（画
像記録装置）１９とを含む。各装置はＭＰＵシステムバ
ス１８を介してＭＰＵ１１および操作パネル１２に接続
され、各装置は相互に画像バス２０を用いて接続されて
いる。

【０００４】画像入力装置１３は、たとえば連続階調画
像と線画像などからなる混在原稿をスキャンして標本化
アナログ信号を生成する読出センサを含む。Ａ／Ｄ変換
装置１４は、その標本化アナログ信号を１画素がたとえ
ば８ビット（２５６階調）の値を持つ連続階調反射率デ
ータとして量子化する。Ｌｏｇ変換装置１５は、連続階
調反射率データから、連続階調反射率データとはｌｏｇ
の関係であるところの８ビット連続階調濃度データを算
出する。

【０００５】先鋭度補正装置１６は、たとえばラプラシ
アルフィルタなどのデジタルフィルタを用いて、連続階
調濃度画像の先鋭度補正を行なう。ガンマ補正装置１１
７は、画像入力装置１３とプリンタ１９の階調カーブの
差異を補正して画像処理装置１００全体として望ましい
ガンマ特性を実現するため、もしくは操作者が自己の望
ましいガンマ特性を設定するために、たとえば２５６ワ
ード８ビット程度のＬＵＴ（ルックアップテーブル）Ｒ
ＡＭを用いて、ＭＰＵ１１により非線形ガンマ補正デー
タがＲＡＭに設定され、ガンマ補正を行なうものであ
る。

【０００６】画像２値化装置１１８は、たとえば誤差拡
散２値化方式等の面積階調２値化法を用いて、前述のガ
ンマ補正された８ビット連続階調濃度データを明暗に応
じた１ビット２値データに変換する。変換された１ビッ
ト２値データは、プリンタ１９（電子写真プリンタもし
くはインクジェットプリンタなど）で記録媒体に印字さ
れる。

【０００７】ところで、ガンマ補正装置１１７は、シス
テムのガンマ特性を望ましい特性に設定するために、あ
るいは操作者が原稿に応じて任意のガンマ特性を設定す
るために、画像処理装置１００には欠くことのできない
重要な装置であることはいうまでもない。

【０００８】通常、線画原稿に対しては、非線形ガンマ
特性が望ましい。この理由を以下に説明する。一般的に
線画原稿の濃度分布は背景部（低濃度領域）と線画部
（中〜高濃度領域）に分かれる。線形のガンマ特性であ
る場合、線画部分の濃度変更を意図してガンマの傾きを
変更すると、背景部分の濃度も線形に変更される。この
ため、たとえば線画部分の濃度をより濃くするために、
ガンマの傾きを大きくした場合、背景部の濃度も濃くな
り、結果として背景部に「かぶり」が発生する。

【０００９】これを防止するためには、たとえば背景部
が存在する低濃度領域ではガンマの傾きを小さくし、線
画部が存在する中濃度から高濃度領域ではガンマの傾き
を急峻にしている、いわゆる非線形Ｓ字型のガンマ特性
が望ましい。このようなガンマ特性のうち線形ガンマ特
性を図２０に、いわゆる非線形Ｓ字型のガンマ特性を図
２１に示す。

【００１０】図２０および２１を参照して、線形ガンマ
特性の場合は、ガンマが大きくなるほど傾斜がきつくな
り、非線形Ｓ字型のガンマ特性においては、ガンマが大
きいほど立上がりが大きくなる。なお図中において背景
領域とかぶりの程度を同時に示す。

【００１１】線形ガンマ特性は少数の加算論理回路を組
合せて実現可能であるが、非線形ガンマ特性は論理回路
の組合せによる線形演算装置では所望の特性を得ること
が困難である。したがって、一般的には２５６ワード８
ビット程度の容量のＲＡＭを用いたＬＵＴを用いて実現
されている。ＭＰＵ１１は所望の変換データＬＵＴに設
定し、ガンマ補正画像処理の際には、入力されたアドレ
ス値に応じて変換データが出力される。

【００１２】図２２は図１９で示したＲＡＭを用いたガ
ンマ補正装置１１７の詳細を示すブロック図である。

【００１３】図２２を参照して、ガンマ補正装置１１７
はＭＰＵシステムバス１８を介してチップセクト信号
（／ＣＳ）が端子／Ｇに入力され、読出／書込信号（Ｒ
／Ｗ）が端子／Ｘに入力されるゲート４１と、チップセ
レクト信号、アドレス信号がシステムバス１８を介して
入力され、画像バス２０を介して画像信号が入力されア
ドレス信号を出力するセレクタ４２と、ゲート４１から
読出／書込信号を、セレクタ４２からアドレス信号を、
システムバス１８を介してＭＰＵ１１からデータ入力信
号を受け、データ出力を行なうＲＡＭ４３と、チップセ
レクト信号を端子／Ｇに受け、データ出力信号を端子Ｘ
に受け、端子Ｙからシステムバス１８を介してＭＰＵ１
１にデータ出力信号を出力するゲート４４とを含む。

【００１４】ＭＰＵ１１は、チップセレクト信号を
“Ｌ”にしてゲート４１でＭＰＵ１１の読出／書込信号
を有効にしてセレクタ４２でＭＰＵアドレスを選択し、
ゲート４４でＭＰＵ１１からのデータ出力を有効にす
る。これにより、ＲＡＭ４３が画像バス２０から切離さ
れ、システムバス１８に接続され、ＭＰＵ１１からの書
込／読出が可能になる。ＭＰＵ１１がチップセレクト信
号を“Ｈ”にすると、ＲＡＭ４３はシステムバス１８か
ら切離され、画像バス２０に接続され、前述のガンマ補
正が行なわれる。

【００１５】一方で、前述の２値化手法である誤差拡散
法の特性を利用してガンマ補正を行なう試みがある。誤
差拡散法は、入力画像濃度と出力画像濃度の画素ごとの
濃度差（２値化誤差）を算出し、この算出結果を周辺画
素に特定の重み付けを施した後に分散させていく方法で
ある。これについては、文献Ｒ．Ｗ．Ｆｌｏｙｄ，Ｌ．
Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ “An adaptive algorithm for sp
atial gray scale”ＳＩＤ．１７．ｐｐ．７５〜７７
（１９７６）で報告がなされている。

【００１６】ここで、特に誤差拡散２値化回路におい
て、２値化誤差算出の際の基準値を変更することでガン
マ特性を変更する手法が「画像処理ハンドブック」（東
大出版）にて報告されている。

【００１７】図２３は「画像処理ハンドブック」に開示
された誤差拡散２値化回路の要部を示すブロック図であ
る。図２３を参照して、誤差拡散２値化回路１１０は多
値（たとえば２５６階調）の画像データｆ（ｘ，ｙ）を
誤差データＥａｖｅ_xyで補正するための加算器２１と、
加算器２１に接続され誤差補正データｆ１（ｘ，ｙ）を
所定の２値化しきい値Ｔｈで２値化する比較器２２と、
１ビットの２値データｇ（ｘ，ｙ）を入力し、その値に
応じてＭＰＵ１１の指示によりＨまたはＬのいずれかの
基準値に基づいて所定の値を出力するセレクタ２３と、
セレクタ２３から出力された値ｅ１（ｘ，ｙ）と誤差補
正データｆ１（ｘ，ｙ）との差を算出する減算器２４
と、算出された２値化誤差Ｅ_xyを３ライン分ストアする
誤差格納メモリ２５と、２値化された誤差データＥ_xyを
他の画素へ拡散するための重み付け平均値Ｅａｖｅ_xyを
算出する誤差重み付けフィルタ２６とを含む。

【００１８】２値化誤差Ｅ_xyおよび重み付け平均値Ｅａ
ｖｅ_xyを表わす式を以下に示す。

【００１９】

【数１】

【００２０】なお、ここで、ｘ，ｙは、画像データの画
素のアドレスを示す変数で、ｘの値は、副走査方向のア
ドレス、ｙの値は主走査方向のアドレスを示す。したが
って、ｆ（ｘ，ｙ）は、アドレス（ｘ，ｙ）の画素の画
像データの値、ｇ（ｘ，ｙ）は、アドレス（ｘ，ｙ）の
画素の出力画像濃度、同様にＥ_xyおよびＥａｖｅ_xyはそ
れぞれアドレス（ｘ，ｙ）の画素に対する２値化誤差、
積分データの値を示す。

【００２１】また、ｋ，ｌは係数がマトリックス状に配
置された誤差重み付けフィルタ２６の縦、横方向のアド
レスを示しており、ｋ，ｌはフィルタの範囲内で変動す
る。式（２）におけるｍ_k,lは誤差重み付けフィルタ２
６におけるアドレス（ｋ，ｌ）の係数を示す。

【００２２】この方式によれば、２つの基準値Ｈ，Ｌを
設定するだけで任意の線形ガンマ補正特性を得ることが
できるので、たとえば画像処理の最中にＭＰＵ１１もし
くは図示のない領域判別装置から高速にガンマ補正特性
を変更することが可能である。

【００２３】また、２値化誤差Ｅ_xyは実際には、Ｅ_xy＝ｆ（ｘ，ｙ）＋Ｅａｖｅ_xy−ｇ（ｘ，ｙ） …（３）で表わされ、図に示すようなフィードバックループを構
成する。

【００２４】

【発明が解決しようとする課題】ＲＡＭを用いたガンマ
補正装置１１７を用いた場合には、ＲＡＭはシステムバ
ス１８から切離される場合があり、したがって、通常、
ＭＰＵ１１からＲＡＭ４３にアクセスしている最中は、
ガンマ補正処理は行なえず、またガンマ補正処理中はＭ
ＰＵ１１からのアクセスは禁止しなければならない。か
つ、ＲＡＭ４３の書込ワード数は通常２５６ワード程度
必要であるから、ＭＰＵ１１からのアクセス時間がアク
セスタイム×２５６と長時間になり、その間ガンマ補正
は長い時間中断されてしまう。したがって、従来のＲＡ
Ｍを用いて非線形Ｓ字ガンマ補正を行なうガンマ補正装
置１１７は画像処理の最中に任意にガンマ補正データを
変更することが困難であるという問題があった。

【００２５】また、誤差拡散法の特性を利用したガンマ
補正方法では、線形のガンマ補正しか設定することがで
きず、したがって、前述の「かぶり」の問題を解消する
ことができない。図２４は図２３に示した誤差拡散２値
化法において基準値を変更したときの「かぶり」の例を
示す図である。図中（Ａ）は基準値が３８４のときの例
であり、（Ｂ）は基準値が２５５のときの例であり、
（Ｃ）は基準値が１２８のときの例である。図２４
（Ａ）〜（Ｃ）を参照して、線画部の濃度を上げるため
にガンマ係数を大きくすると、背景部の濃度も上昇し、
結果として「かぶり」が発生しているのがわかる。

【００２６】さらに、誤差拡散２値化法の重大な原理的
問題点として、低濃度の細線の再現性がよくないことが
挙げられる。誤差拡散は、１ドットの大きさが固定で、
その密度の変化によって画像の濃淡を表わすため、薄い
濃度領域では原理的に高周波画像が再現できないという
問題点があった。

【００２７】以上要約すると、従来のガンマ補正法で
は、次のような問題があった。（ｉ）線形補正法では「かぶり」問題が発生する。

【００２８】（ｉｉ）特に誤差拡散２値化法において
２値化誤差算出の基準値を操作することにより線形ガン
マ変換をする方法においては、「かぶり」問題に加え、
低濃度細線の制限が不十分である。

【００２９】（ｉｉｉ）非線形補正法では、高速な補
正特性の変更ができない。またＲＡＭを搭載する必要が
あるため装置が高価になる。

【００３０】という問題点があった。さらに、上記に加
えて誤差拡散２値化方式においては、特に分散の少ない
一様な濃度レベルの画像を処理する際、図２５に示すよ
うなＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥ（もしくはＷＯＲＭ−ＬＩＫ
Ｅ）テクスチャと呼ばれる独特の縞模様が発生するとい
う問題点があった。これらは一様な濃度レベルの画像で
ある一定のパターンで誤差の拡散が行なわれてしまうこ
とに起因する。

【００３１】これらの問題に対処するために、従来ＳＮ
ＡＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャを低減するために、図２３
に示した誤差拡散のフィードバック要素のいずれかを乱
数によって制御し、前述の一定パターンの誤差の拡散を
防止しようとする試みが数多くなされている。このよう
にして得られた出力画像を図２６に示す。しかしなが
ら、これらの試みはＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャの
低減には効果があるものの、図２６に示すように上述し
た他の問題については解消されないという問題点があっ
た。

【００３２】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、簡単にかつ安価に非線形ガンマ
補正が可能、またはＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャの
低減が可能な所望の画像の得られる画像処理装置を提供
することを目的とする。

【００３３】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る、入力さ
れたＭ値の画像をデータをＮ値の画像データ（Ｍ＞Ｎ）
に変換する誤差拡散法を用いた階調変換方式を有する画
像処理装置は、Ｎ値データを記憶する記憶手段と、記憶
されたＮ値データに対して局所的重み付け平均値を算出
する第１演算手段と、算出された局所的重み付け平均値
に対して少なくとも１でない係数を乗じる乗算器と、乗
算器によって得られた乗算結果と入力された画像データ
との差を求めて補正データを演算する第２演算手段と、
補正データで入力画像データを補正する補正手段とを含
む。

【００３４】変換されたＮ値データに対して局所的重み
付け平均値を算出し、それに対して少なくとも１でない
係数を乗じ、その結果得られた値と入力画像データとの
差から得られる補正データで入力画像を補正する。Ｎ値
化平均濃度に対して１と異なる係数を乗算するためその
結果は入力データに対して常に高濃度または低濃度とな
り、その値と入力画像データとの差を求めて補正が行な
われるため、入力データに対してその変動を打ち消そう
とする誤差補正作用が行なわれる。したがって、ＲＡＭ
を用いることなく非線形補正が可能になる。

【００３５】請求項２に係る画像処理装置においては、
請求項１の係数は操作パネルからの画像の濃度設定量に
応じて設定される。

【００３６】請求項３および４に係る画像処理装置にお
いては、乗算結果に対してその最大値濃度を限定する制
限器が設けられる。制御器を設けることにより、特に線
画から構成される原稿において、線画濃度を濃く維持し
た状態で背景部のかぶりを防止できる。この最大値濃度
の制限は操作パネルからの濃度設定値の設定に応じて設
定してもよい。

【００３７】請求項５に係る画像処理装置においては、
さらに入力画像データの特性を判別する領域判別手段を
設け、領域判別手段の判別結果によって乗算係数が制御
される。そうすれば入力画像データの特性に応じた乗算
係数が自動的に設定される。

【００３８】請求項６または７に係る画像処理装置にお
いては、領域判別手段は所定の局所領域の濃度の最大値
／最小値を演算するか、所定の局所領域のエッジを検出
することによって領域判別を行なう。

【００３９】請求項８に係る画像処理装置においては、
領域判別手段は局所領域が文字領域か写真領域かを判別
し、文字領域では乗算係数を１より小さく設定する。文
字領域では乗算係数を１より小さく設定するため、ガン
マ特性は濃いめの特性になり、文字がはっきり表わされ
る。

【００４０】請求項９に係る、入力されたＭ値の画像デ
ータをＮ値（Ｍ＞Ｎ）に変換する誤差拡散法を用いた階
調変換方式を有する画像処理装置は、Ｎ値データを記憶
する記憶手段と、記憶されたＮ値データに対して局所的
重み付け平均値を算出する第１演算手段と、局所的重み
付け平均値と入力Ｍ値画像データとの差を求めて補正デ
ータを算出する第２演算手段と、補正データを用いて入
力Ｍ値画像を補正する補正手段とを備え、補正手段は補
正データに乱数を加算する乱数加算手段を含む。

【００４１】変換されたＮ値データに対して局所的重み
付け平均値を算出しその平均値と入力Ｍ値画像データと
の差を求めて補正データを算出し、その補正データに乱
数が加算され、乱数が加算されたデータを用いて入力Ｍ
値画像データに対してフィードバック補正が行なわれ
る。

【００４２】非線形ガンマ特性を持つ局所的重み付け平
均値を算出する演算手段を含むフィードバックループに
おいて乱数を加算するため、背景領域の乱数ノイズによ
るかぶりが少なく、かつ低濃度細線の再現性が良好にな
る。

【００４３】請求項１０または１１に係る画像処理装置
においては、乱数加算手段は局所的重み付け平均値を算
出する第１演算手段の前に設けてもよいしまたその後に
設けてもよい。乱数加算手段を所望の位置に設けること
ができるため、装置の構成の自由度が増す。

【００４４】請求項１２に係る画像処理装置において
は、加算される乱数は操作パネルからの入力画像データ
の画質モードに応じて設定される。

【００４５】請求項１３に係る画像処理装置において
は、入力画像データの領域の特性を判別する領域判別手
段を設けこの領域判別手段の判別結果に応じて加算する
乱数値が制御される。そうすることによって入力画像デ
ータの領域特性に応じた画像の補正が可能になる。

【００４６】請求項１４または１６に係る画像処理装置
においては、領域判別手段は局所領域の入力画像データ
の最大値／最小値を演算することにより、または局所領
域のエッジを検出することによって領域が判別される。

【００４７】請求項１５に係る画像処理装置において
は、領域判別手段は入力画像データの属する領域が文字
領域か写真領域かを判別し、その判別結果に応じて加算
される乱数値を文字領域では写真領域よりも低く設定す
る。こうすることによってＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥテクス
チャの発生する写真画像領域においてのみ乱数の加算を
大きくし、文字領域においては乱数の加算を少なくして
各領域に応じた所望の画像が得られる。

【００４８】

【発明の実施の形態】

（１）第１実施形態以下この発明の実施形態を図面を参照して説明する。

【００４９】図１はこの発明に係る画像処理装置１０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図１８に示した従来の画像処理
装置１００と比べてガンマ補正回路１１７と画像２値化
装置１１８の代わりに画像２値化回路１７が設けられて
いる点が異なる。それ以外の部分については従来の画像
処理装置１００と同様であるので、同一部分に同一符号
を付してその説明は省略する。

【００５０】図２は図１で示した画像２値化回路１７の
第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図２を
参照して、画像２値化回路１７は、図２３に示した従来
の画像２値化装置１１８と同様の、２値化誤差を周辺画
素へ分散させるための第１の演算ループを含む。この第
１の演算ループは、加算器２１、比較器２２、セレクタ
２３、減算器２４、誤差格納メモリ２５、誤差重み付け
フィルタ２６とから構成されている。各構成要素は図２
３で説明した従来の画像２値化装置１１８と同様である
ので同一部分に同一符号を付してその説明は省略する。

【００５１】この発明に係る画像２値化回路１７は、第
１の演算ループに加えて、２値化結果ｇ（ｘ，ｙ）（０
または１の１ビットデータ）を数ライン分格納する２値
画像メモリ２７と、注目画素の周辺の２値化結果の重み
付け平均（２値化平均濃度）Ｂａｖｅ_xy（アドレス
（ｘ，ｙ）の画素に対する加算データ、以下同じ）を算
出するための２値化平均濃度重み付けフィルタ２８と、
２値化平均誤差に対してガンマ補正を行なうための演算
を施す乗算器２９と、乗算器２９からの出力Ｂａｖｅ′
_xyと入力画像データとの差を演算するための減算器３０
とを含み、これら要素で第２の演算ループを構成してい
る。減算器３０からの減算結果データＥＢａｖｅ_xyが誤
差重み付けフィルタ２６からの誤差重み付けデータＥａ
ｖｅ_xyとともに加算器２１に加えられ、２値化誤差が周
辺画素へ分散される。このようにして面積階調によって
前述の８ビット連続階調濃度データが明暗に応じた１ビ
ット２値データに変換される。変換された１ビット２値
データは、プリンタ１９（電子写真プリンタインクジェ
ットプリンタなど）で記録媒体に印字される。

【００５２】図３はこの発明に係る画像処理装置の操作
パネル１２の構成を示す図である。図３を参照して、操
作パネル１２は、液晶等から構成される情報を表示用デ
ィスプレイ７１と、数値などを入力するためのテンキー
７２と、読取・複写・プリントなどの動作を開始させる
ためのスタートキー７３と、上記動作状態を表示するた
めのランプ７４と、情報表示用ディスプレイ７１に表示
された各種の選択肢から１つを選ぶためのカーソルキー
７５と、情報表示用ディスプレイ７１に表示させた３つ
の選択肢から１つを選ぶためのファンクションキー７６
と、リセットキー７７とを含む。

【００５３】図４は図３に示した操作パネル１２におい
て濃度調整モードを設定した場合の表示状態を示す図で
あり、図５は濃度調整モードにおける動作を示すフロー
チャートである。図４および図５を参照して、濃度調整
モードについて説明する。

【００５４】ユーザの設定によって操作パネル１２の動
作モードが濃度調整モードに遷移するとディスプレイ７
１にたとえば９ステップの濃度設定画面が表示される
（図５においてステップＳ１１、以下ステップを略
す）。同時にファンクションキー７６のＦ１〜Ｆ３に対
応した「濃い」、「ＡＥ」および「薄い」が画面に表示
される。「濃い」を選択すると、△印のカーソルが１つ
ずつ左へ移動し、出力される画像が中央値に対してより
濃くなるようにγ特性が設定される。「薄い」を選択す
ると、△印のカーソルが１つずつ右へ移動し、出力され
る画像が中央値に大してより薄くなるようγ特性が設定
される。「ＡＥ」を選択すると濃度は原稿に応じて最適
に自動設定される（Ｓ１２〜Ｓ１５）。

【００５５】その後選択された値に応じたディスプレイ
の表示が行なわれ、濃度設定が終了する（Ｓ１６，Ｓ１
７）。

【００５６】次に乗算器２９で行なわれるガンマ補正演
算について説明する。Ｂａｖｅ_xyで表わされる２値化平
均濃度に対して、ＭＰＵ１１から与えられる係数ｋ１が
乗算され、データＢａｖｅ′_xyが演算されるが、２値化
平均濃度Ｂａｖｅ_xyに対して係数ｋ１が１よりも大きい
ときは（たとえば１．５）、第２のループにおいて出力
２値化結果が入力データに対して常に高濃度になるの
で、それを打消そうとする誤差補正作用が第２のループ
に発生する。したがって、ガンマ特性は図６（Ａ）に示
すように薄めの特性になる。

【００５７】逆に１よりも小さい係数ｋ１（たとえば
０．５）を乗算すると、第２のループにおいて出力２値
化結果が入力データに対して常に低濃度になるので、そ
れを打消そうとする誤差補正作用が第２のループに発生
する。したがって、ガンマ特性は図６（Ｃ）に示すよう
に濃いめの特性になる。なお、図６（Ｂ）は係数ｋ１が
１．０の場合である。

【００５８】ここで２値化平均の濃度重み付けフィルタ
２８は、図２に示すように、注目画素に近くなるに従っ
て大きく、総和が１の係数から構成されており、２値化
結果の重み付けがされた平均値なっており、ガウス分布
に近い積分特性を持つ。したがって、得られる２値化画
像の空間周波数に対する２値化平均値は当然非線形とな
る。

【００５９】ここで注目すべきは、誤差拡散法は前述の
ようにドットの大きさは一定（１ドット）で、その密度
で濃度を表現する特性を持つことである。

【００６０】図７（Ａ）〜（Ｃ）は画像の濃度レベルが
それぞれ１６，１２８，２５５の３種類の一様な入力画
像ｆ（ｘ，ｙ）を誤差拡散法にて２値化し、その出力２
値画像を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析した結果を示
すグラフである。このグラフに従って、非線形ガンマ補
正を実現する原理について説明する。

【００６１】図７を参照して、入力画像が低濃度のとき
（レベル＝１６）のドットの密度分布は（Ａ）に示すよ
うに「疎」になる。言い換えると、１ドットが単独で存
在する（白／黒のどちらかの孤立点ドットとなる）確率
が高くなる。この状態は、空間周波数変換すると最も高
周波成分が含まれる比率が高い状態である。逆にいうと
全周波数領域に占める低周波成分の比率が低い。

【００６２】逆に（Ｂ）、（Ｃ）に示されるように、入
力画像濃度が高くなるに従い、ドットが「密」になり、
孤立点ドットの発生確率は低くなり、空間周波数上では
低周波成分の占める比率が高くなっていく。然るに、２
値化平均濃度重み付けフィルタ２８のように、ガウス分
布に近い積分フィルタを用いて２値化平均濃度を算出す
ると、２値化平均値は低周波に対して感度が高いが高周
波に対しては感度が低い特性を持つため、ドットが
「疎」な場合はその出力は「密」な場合と比較して低
い。

【００６３】したがって、２値化平均濃度にある定数を
乗算した場合も、ドットが「疎」な場合は「密」な場合
と比較してその影響が少ない。このようにして、低濃度
では変化が少なく、中／高濃度になるに従って変化が大
きくなる非線形ガンマ補正特性を得ることができる。ま
た、かぶりの少なく、かつ高速で特性変更が可能でかつ
低コストのガンマ補正装置が実現できる。

【００６４】（２）第２実施形態図８はこの発明に係る画像２値化回路１７の他の構成を
示すブロック図である。図８を参照して、第２の実施形
態においては、第１の実施形態に対して乗算器２９から
の出力に対して最大値制限器３１が設けられ、それによ
って濃度の最大値が制限される。この制限はＭＰＵ１１
から送られる係数ｋ２で制御される。最大値制限器３１
からの出力が減算器３０に入力される。この最大値制限
器３１以外については第１の実施形態と同様であるの
で、それ以外の部分には同一符号を付してその説明は省
略する。

【００６５】次に、この第２の実施形態におけるガンマ
補正演算の具体例について説明する。２値化平均濃度Ｂ
ａｖｅ_xyに対して、１よりも大きい係数ｋ１（たとえば
１．５）を乗算すると、第２のループにおいて出力２値
化結果が入力データに対して常に高濃度になるので、そ
れを打消そうとする誤差補正作用が第２のループに発生
する。

【００６６】したがって、ガンマ特性は図６の（Ａ）に
示すように背景部も線画部のどちらも薄めの特性にな
る。しかしながら、特に線画から構成される原稿の場
合、濃度調整で薄めに設定する目的は、背景部のかぶり
の防止であって、線画濃度は濃くしたいという要求があ
る。この要求を実現するためには、乗算器２９による係
数乗算演算の後に最大濃度を限定する最大値制限器３１
を設ける。

【００６７】図９は最大値制限器３１の具体的構成を示
すブロック図である。図９を参照して、最大値制限器３
１は、乗算器２９から出力される乗算後の濃度データを
ａ端子に入力し、ＭＰＵ１１からの最大制限値ｋ２を端
子ｂに入力する比較器３５と、比較器３５からの比較結
果データと、乗算器２９からの濃度データおよびＭＰＵ
からの最大制限値ｋ２を入力し最大値が制限されたデー
タを出力するセレクタ３６とを含む。

【００６８】入力されたデータは比較器３５によってＭ
ＰＵから設定される最大値制限値ｋ２と比較され、最大
値制限値ｋ２を超える場合はセレクタ３６によって上記
の最大値が選択されて出力される。入力されたデータは
Ｂａｖｅ′_xyが最大値制限値ｋ２以下であれば、セレク
タ３６により入力データＢａｖｅ′_xyが選択されて出力
される。これによって上記した最大値制限処理が可能に
なる。

【００６９】最大値制限器を設けた場合の出力画像のサ
ンプル例を図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示す。図１０（Ａ）
〜（Ｃ）を参照して、図６の場合と比較して低濃度がよ
り薄めになるが、最高濃度が維持されているのがわか
る。

【００７０】（３）第３実施形態次に、画像２値化回路の第３実施形態について説明す
る。図１１は第３実施形態に係る画像２値化回路の構成
を示すブロック図である。図１１を参照して、第３実施
形態においては、第１実施形態と比べて乗算器２９へ与
えられる係数ｋ１がＭＰＵ１１から与えられるのではな
く、入力画像データｆ（ｘ，ｙ）に基づいて領域判別を
行なう領域判別装置３２からの出力データによって制御
される点が異なる。それ以外の部分については第１実施
形態と同様であるので、同一部分に同一符号を付してそ
の説明は省略する。

【００７１】上記のように、２値化平均濃度Ｂａｖｅ_xy
に対して１よりも小さな係数ｋ１（たとえば０．５）を
乗算すると、第２のループにおいて出力２値化結果が入
力データに対して常に低濃度になるので、それを打消そ
うとする誤差補正作用が第２のループに発生する。した
がって、ガンマ特性は図６の（Ｃ）に示すように線画部
が濃いめの特性になり、線画画像の再現には適してい
る。しかしながら、特に連続階調画像から構成される写
真原稿の場合、ガンマ特性はガンマ＝１の線形特性が望
ましい。したがって、特に文字／写真混在原稿において
は、前述の画像の係数を文字／写真領域を判別する領域
判別回路により自動的に異なる値に切換える処理が画質
上かつ操作性上有効である。この場合、係数ｋ３として
は文字であれば１以下を設定し、写真であれば１を設定
するのが好ましい。

【００７２】次に、領域判別装置の具体的構成について
説明する。図１２は領域判別装置３２の第１の具体的な
構成を示すブロック図である。図１２を参照して、入力
された画像データｆ（ｘ，ｙ）はメモリ５１によって４
ライン分記憶され、最大値／最小値検出フィルタ５２に
より５×５局所領域内のａからｘまでの２５画素の最大
値／最小値がそれぞれ検出される。検出された最大値／
最小値は減算器５３によりその差（最大値−最小値）が
算出され、比較器５４によりＭＰＵ１１が与える領域判
別しきい値ｔｈ１と比較される。上記の差がしきい値ｔ
ｈ１より大きければ文字領域と判定し、セレクタ５５に
よってＭＰＵ１１が設定する文字領域用係数Ｔ（１より
も小さい値）が選択されて出力される。上記の差がしき
い値ｔｈ１よりも小さければ写真領域と判定し、セレク
タ５５によってＭＰＵ１１が設定する写真領域用係数Ｐ
（たとえば１）が選択され出力される。

【００７３】このような処理により、文字領域は背景領
域がかぶることなく、かつコントラストの高い高品位な
画像が得られ、写真領域はガンマ＝１の線形な階調特性
で忠実に再現される。

【００７４】次に領域判別装置３２の第２の具体例につ
いて説明する。図１３は領域判別装置３２の第２の具体
例を示すブロック図である。図１３を参照して、入力さ
れた画像データｆ（ｘ，ｙ）はメモリ６１により４ライ
ン分記憶されて、１次微分フィルタや２次微分フィル
タ、あるいはそれらの組合せフィルタなどからなるエッ
ジ検出フィルタ６２により５×５局所領域内エッジ量が
検出され、それらの絶対値が出力される。検出された絶
対値エッジ量は、比較器６３によりＭＰＵ１１が与える
領域判別しきい値ｔｈ２と比較される。上記の値がしき
い値ｔｈ２よりも大きければ文字領域と判定し、セレク
タ６５によってＭＰＵ１１が設定する文字領域用係数Ｔ
（１よりも小さい値）が選択され出力される。上記の差
がしきい値ｔｈ２よりも小さければ写真領域と判定し、
セレクタ６４によってＭＰＵ１１が設定する写真領域用
係数Ｐ（たとえば１）が選択されて出力される。

【００７５】このような処理により、文字領域は背景領
域がかぶることなく、かつコントラストの高い高品位な
画像が得られ、写真領域はガンマ＝１の線形な階調特性
で忠実に再現される。

【００７６】（４）第４実施形態図１４はこの発明の第４実施形態に係る画像２値化回路
の構成を示すブロック図である。図１４を参照して、こ
の発明の第４実施形態に係る画像２値化回路は図８に示
した第１実施形態の回路の２値化出力データｇ（ｘ，
ｙ）に対して加算器３７を用いて乱数発生器３８から乱
数ＺＲａｎｄ（ｒａｎｄｍａｘ）が加えられている。こ
れ以外の部分については第１実施形態と同様であるの
で、同一部分に同一符号を付してその説明は省略する。

【００７７】第４実施形態においては、乱数発生器３８
によって乱数ＺＲａｎｄ（ｒａｎｄｍａｘ）が加算器３
７によって２値化平均濃度Ｂａｖｅ_xyに加算される。こ
こでＺＲａｎｄ（ｒａｎｄｍａｘ）は−ｒａｎｄｍａｘ
から＋ｒａｎｄｍａｘの値を取る乱数発生関数である。

【００７８】乱数加算出力をｇ（ｘ，ｙ）とし、２値化
平均値をＢａｖｅ_xyとし、２値化平均値Ｂａｖｅ_xyと原
画像ｆ（ｘ，ｙ）との差をＥＢａｖｅ_xyとすれば、それ
ぞれは式（４）〜（６）で表わされる。

【００７９】

【数２】

【００８０】なお、ここで、式（５）におけるｍ２_k,l
は濃度重み付けフィルタ２８におけるアドレス（ｋ，
ｌ）の係数を示す。

【００８１】ＥＢａｖｅ_xyを用いて入力画像ｆ（ｘ，
ｙ）を補正する。図１５は第４実施形態における効果を
説明するための図であり、従来の図２５に対応する。図
１４に示すように２値化平均濃度誤差拡散法の非線形ガ
ンマ特性により、背景領域の乱数ノイズによるかぶりが
少なく、かつ低濃度細線の再現性が良好で、かつ一様な
連続階調画像のＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャが低減
されているのがわかる。

【００８２】なお、ここで乱数ＺＲａｎｄ（ｒａｎｄｍ
ａｘ）は操作パネル１２における所望の画質モードの設
定に応じて決定される。

【００８３】（５）第５実施形態次にこの発明の第５実施形態について説明する。図１６
はこの発明の第５実施形態に係る画像２値化回路の構成
を示すブロック図である。図１６を参照して第５実施形
態においては第４実施形態と異なり、乱数発生器３８に
よる乱数の加算が２値化平均濃度重み付けフィルタ２８
の後で行なわれている。

【００８４】それ以外の部分については第４実施形態と
同様であるので、同一部分に同一参照符号を付してその
説明は省略する。

【００８５】図１６を参照して、２値化平均誤差Ｂａｖ
ｅ_xyに乱数発生器３８で発生された乱数ＺＲａｎｄ（ｒ
ａｎｄｍａｘ）を加算する。この乱数は第４実施形態の
場合と同じものである。

【００８６】すると加算器３７からの加算出力Ｂａｖ
ｅ′_xyはＢａｖｅ′_xy＝Ｂａｖｅ_xy＋ＺＲａｎｄ（ｒａｎｄｍａｘ） …（７）となる。

【００８７】これを用いて入力画像データｆ（ｘ，ｙ）
に対して補正する。この構成の効果を図１７に示す。２
値化平均濃度誤差拡散法の非線形ガンマ特性により、背
景領域の乱数ノイズによるかぶりが少なく、かつ低濃度
細線の再現性が良好でかつ一様な連続階調画像のＳＮＡ
ＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャが低減されているのがわか
る。

【００８８】（６）第６実施形態第４および第５実施形態において、線画領域と連続階調
写真画像領域からなる混在原稿に対してすべての領域で
等しく乱数を加算すると、線画領域のエッジにジャギー
（がたつき）が発生するという問題がある。

【００８９】線画領域は元々前述のＳＮＡＫＥ−ＬＩＫ
Ｅテクスチャは発生しないので、乱数の加算は上記ジャ
ギーの発生を考慮すれば非合理的である。したがって、
文字／写真を領域判別し、自動的に乱数の加算を制御す
れば、画質的にも操作上も効果的である。

【００９０】このような文字／写真領域の判別を組込ん
だ第６実施形態に係る画像２値化回路の構成を図１８に
示す。図１８を参照して、第６実施形態は第３実施形態
に対して領域判別装置３２に乱数発生器３８が接続され
ている点が異なり、それ以外の部分については第３実施
形態と同様である。したがって、同一部分に同一符号を
付してその説明は省略する。ここで領域判別手段３２お
よび乱数発生器はそれぞれ第３実施形態および第４実施
形態で述べたものと同様である。図１８を参照して、領
域判別装置３２によって入力画像データｆ（ｘ，ｙ）が
文字領域のデータであると判定されれば、乱数発生器３
８からの乱数の加算は行なわれない。写真領域と判定さ
れれば、乱数発生器３８から乱数の加算が行なわれる。
このように構成することによって上記した効果を得るこ
とができる。

【００９１】なお、領域判別装置３２の具体的構成は第
３実施形態で説明したものと同様であるので、その説明
は省略する。

【００９２】このような構成により、文字領域は乱数加
算によるエッジのジャギーが抑えられ、かつ写真領域は
ＳＮＡＫＥ−ＬＩＫＥテクスチャの発生しない高品位な
画像で再現される。

【００９３】本実施形態においては、２５６階調（２５
６値）の画像データを２値画像データに変換するものを
示したが、これに限るものではなく、多値画像データを
これより階調数の少ない画像データに変換するもの、す
なわち、Ｍ値の画像データをＮ値の画像データ（Ｍ＞
Ｎ）に変換する画像処理装置に適用できることはいうま
でもない。

【００９４】

【発明の効果】上記のように、請求項１に係る発明によ
れば、局所的重み付けされた平均値に対して少なくとも
１でない係数を乗じた値を用いて入力データが補正され
る。局所的重み付けされた平均値はガウス分布に近い積
分特性を持つため非線形特性を有し、その値に対して１
以外の係数が乗算されるため、非線形ガンマ補正特性を
保持すると同時にかつその特性を大きくした状態で入力
多像の補正が行なわれるため、ＲＡＭを搭載することな
く非線形ガンマ補正特性が得られると同時に、元の画像
特性が反映した状態で補正されるため、簡単にかつ安価
に非線形ガンマ補正の可能な画像処理装置が提供でき
る。

【００９５】請求項２に係る画像処理装置においては、
入力画像データの濃度設定値に応じて乗算係数が設定さ
れるため、入力画像データの処理に応じた画像処理がで
きる。

【００９６】請求項３および４に係る画像処理装置にお
いては、乗算結果に対して最大濃度を限定されるため、
線画濃度を濃くした状態で背景部のかぶりを防ぐことが
できる。

【００９７】請求項５〜８に係る画像処理装置において
は、画像の領域判別が行なわれ、その領域に応じた係数
を用いて補正データが算出されるため、文字／写真混在
原稿においても各領域に適した画像処理が行なわれる。

【００９８】請求項９〜１１に係る画像処理装置におい
ては、非線形ガンマ特性を持つＮ値化平均値誤差拡散フ
ィードバックループにおいて乱数を加算するため、低濃
度細線の再現性がよく、特に薄い背景領域での乱数加算
による「かぶり」ノイズの発生が防止できる。その結
果、低濃度細線の再現性がよくかつＳＮＡＫＥ−ＬＩＫ
Ｅテクスチャの低減が可能な所望の画像を得ることがで
きる画像処理装置が提供できる。

【００９９】請求項１２に係る画像処理装置において
は、補正データの加算される乱数は操作パネルからの画
質モードの設定に応じて設定されるため、画質モードに
応じた所望の画素データ補正ができる画像処理装置が提
供できる。

【０１００】請求項１３〜１７に係る画像処理装置にお
いては、入力画像データの属する領域の判別が行なわ
れ、その判別結果に応じて加算される乱数値が制御され
るため、線画領域と連続階調写真画像領域からなる混在
原稿に対して各領域に応じた補正が自動的に行なわれ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】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２】この発明が適用された画像２値化回路の構成を
示すブロック図である。

【図３】操作パネルの構成を示す図である。

【図４】濃度調整モードが設定された状態における操作
パネルを示す図である。

【図５】濃度調整モードにおける濃度設定動作を示すフ
ローチャートである。

【図６】この発明の第１実施形態の効果を示す図であ
る。

【図７】各濃度レベルごとの入力画像を２値化してその
出力２値画像をＦＥＴ解析したグラフである。

【図８】この発明の第２の実施形態に係る画像２値化回
路の構成を示すブロック図である。

【図９】最大値制限器の構成を示すブロック図である。

【図１０】この発明の第２実施形態の効果を示す図であ
る。

【図１１】この発明の第３実施形態に係る画像２値化回
路の構成を示すブロック図である。

【図１２】領域判別装置の具体例を示すブロック図であ
る。

【図１３】領域判別装置の具体例を示すブロック図であ
る。

【図１４】この発明の第４実施形態に係る画像２値化回
路の構成を示すブロック図である。

【図１５】この発明の第４実施形態における効果を説明
するための図である。

【図１６】この発明の第５実施形態に係る画像２値化回
路の構成を示すブロック図である。

【図１７】この発明の第５実施形態における効果を説明
するための図である。

【図１８】この発明の第６実施形態に係る画像２値化回
路の構成を示すブロック図である。

【図１９】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図
である。

【図２０】線形ガンマ特性を示す図である。

【図２１】非線形Ｓ字ガンマ特性を示す図である。

【図２２】従来のＲＡＭを用いたガンマ補正装置の具体
的構成を示すブロック図である。

【図２３】従来のガンマ特性を変更する画像２値化装置
の構成を示すブロック図である。

【図２４】従来の方法でガンマ補正を行なった場合の画
像の状態を示す図である。

【図２５】誤差拡散２値化方式の問題点を説明するため
の図である。

【図２６】誤差拡散２値化方式の問題点を説明するため
の図である。

【符号の説明】

１０画像処理装置１１ＭＰＵ１２操作パネル１３画像入力装置１４Ａ／Ｄ変換装置１５Ｌｏｇ変換装置１６先鋭度補正装置１７画像２値化回路１８システムバス１９プリンタ２０画像バス２１加算器２２比較器２３セレクタ２４減算器２５誤差格納メモリ２６誤差重み付けフィルタ２７２値画像メモリ２８２値化平均濃度重み付けフィルタ２９乗算器３０減算器３１最大値制限器３２領域判別装置３７加算器３８乱数発生器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力されたＭ値の画像データをＮ値の画
像データ（Ｍ＞Ｎ）に変換する誤差拡散法を用いた階調
変換方式を有する画像処理装置であって、前記Ｎ値データを記憶する記憶手段と、前記記憶されたＮ値データに対して局所的重み付け平均
値を演算する第１演算手段と、前記算出された局所的重み付け平均値に対して少なくと
も１でない係数を乗じる乗算手段と、前記乗算手段によって得られた乗算結果と前記入力され
たＭ値の画像データとの差を求めて補正データを演算す
る第２演算手段と、前記演算された補正データで前記入力画像データを補正
する補正手段とを含む、画像処理装置。
【請求項２】前記画像処理装置は操作パネルを含み、前記係数は前記操作パネルからの濃度設定値に応じて設
定される、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】前記乗算結果に対して、その最大値の制
限を行なう最大値制限手段をさらに含む、請求項１に記
載の画像処理装置。
【請求項４】前記画像処理装置は操作パネルを含み、前記最大値制限は前記操作パネルからの濃度設定値の設
定に応じて設定される、請求項３に記載の画像処理装
置。
【請求項５】前記画像処理装置はさらに、入力画像デ
ータの特性を判別する領域判別手段を含み、前記領域判別手段の演算結果によって前記係数が制御さ
れる、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】前記領域判別装置は所定の局所領域の最
大値／最小値を演算することにより前記領域を判別する
判別手段を含む、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】前記領域判別手段は、所定の局所領域の
エッジを検出することにより、前記領域の特性を判別す
る判別手段を含む、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】前記領域判別手段は前記領域が文字領域
か写真領域かを判別し、前記文字領域では、前記係数を１より小さく設定する、
請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】入力されたＭ値の画像データをＮ値の画
像データ（Ｍ＞Ｎ）に変換する誤差拡散法を用いた階調
変換方式を有する画像処理装置であって、前記Ｎ値データを記憶する記憶手段と、前記記憶されたＮ値データに対して局所的重み付け平均
値を算出する第１演算手段と、前記局所的重み付け平均値と前記入力Ｍ値画像データと
の差を求めて補正データを算出する第２演算手段と、前記補正データを用いて前記入力Ｍ値画像を補正する補
正手段とを含み、前記補正手段は、前記補正データに乱
数を加算する乱数加算手段を含む、画像処理装置。
【請求項１０】前記乱数加算手段は前記算出された局
所的重み付け平均値に対して乱数を加算する、請求項９
に記載の画像処理装置。
【請求項１１】前記乱数加算手段は前記算出されたＮ
値データに乱数を加算する、請求項９に記載の画像処理
装置。
【請求項１２】前記画像処理装置は操作パネルを含
み、前記乱数は前記操作パネルからの所望の画質モード
の設定に応じて設定される、請求項９に記載の画像処理
装置。
【請求項１３】前記画像処理装置は前記入力Ｍ値画像
データの属する領域を判別する領域判別手段を含み、前
記領域判別手段の判別結果によって前記乱数が制御され
る、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１４】前記領域判別手段は局所領域の最大値
／最小値を演算することにより前記領域を判別する、請
求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】前記領域判別手段は前記領域が文字領
域か写真領域かを判別し、前記乱数加算手段は、前記領域が文字領域であるとき
は、前記乱数加算手段は写真領域よりも低い乱数を加算
する、請求項１４または１５に記載の画像処理装置。
【請求項１６】前記領域判別手段は、局所領域のエッ
ジを検出することにより領域を判別する、請求項１３に
記載の画像処理装置。