JPH10257320A

JPH10257320A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH10257320A
Application number: JP9074491A
Authority: JP
Inventors: Koji Kobayashi; 幸二小林
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-03-10
Filing date: 1997-03-10
Publication date: 1998-09-25
Anticipated expiration: 2017-03-10
Also published as: JP3844266B2

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】ドット密度が疎な場合にドット分散効果が高
い多階調画像データを２値画像データヘ変換する画像処
理装置を提供する。【解決手段】多階調画像データ出力手段１は入力多階
調画像データｄ_ｘｙが出力され、加算手段２は入力画素
の補正値であるＥ_ｘｙと入力多階調画像データｄ_ｘｙを
加算し補正画像データＤ_ｘｙを算出する。２値化手段３
は補正画像データＤ_ｘｙと閾値Ｔを比較し、２値化処理
を行う。閾値発生手段４は閾値Ｔを発生させ、誤差算出
手段５は補正画像データＤ_ｘｙと２値化結果Ｏ_ｘｙより
注目画素の誤差を算出する。また、誤差値補正手段６は
２値化結果Ｏ_ｘｙの結果をもとに注目画素および、注目
画素の左側の画素の誤差値を補正し、重み発生手段８は
その重みＷ_ｉｊを発生させ、補正値演算手段９は周辺画
素の誤差ｅ_{ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ}と重みＷ_ｉｊを積和演算する
と共に、ＦＬＧの状態を判定し、入力多階調画像データ
の補正値を補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、平均誤差最小法ま
たは誤差拡散法を用いて、多階調画像データを２値化す
る画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般的に多階調画像データを、２値出力
のみ可能なプリンタ装置に出力する場合や、保存容量を
低減し、転送速度を高速化するためにデータ容量を減少
させるために、各画素の階調数を減らす２値化処理が行
われている。この２値化の手法には、各種の方法がある
が、その中でも高解像度でかつ連続的な階調制御が可能
な優れた特性を持つ誤差拡散法や平均誤差最小法が広く
用いられている。特に近年パーソナル向けとして大幅に
生産台数を伸ばしている安価なインクジェット方式のプ
リンタではこれらの方式を２値化手法として採用してい
る場合が多い。ここで、誤差拡散法とは、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
ない画素へ重み付けをして拡散分配するものである。ま
た、平均誤差最小法とは、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により、注目画素の画
像データ値を補正するものである。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、論理的には等価なものである。

【０００３】これら誤差拡散法や平均誤差最小法の手法
に関する技術としては、特開平７−２２６８４１号公報
に記載の発明が公知である。一般的な平均誤差最小法の
手法は、注目画素の多階調画像データを、既に２値化し
た周辺画素の重み付き誤差分を加算して補正し、その補
正値を予め設定された閾値によって２値化するものであ
る。その際に発生する誤差はまだ２値化されていない周
辺画素に拡散されることになる。まず、注目画素に対応
する誤差の算出方法について説明する。なお、説明に際
して、画像の主走査方向は向かって左から右へ走査され
るものとし、副走査は上から下へ走査されるものとす
る。図３のマトリクスはウェイトマトリクスと呼ばれる
ものの一例である。

【０００４】図３の＊は注目画素を示し、２値化済みの
画素から算出された誤差に、対応するマトリクスの重み
付き係数を掛け、２値化済みの周辺画素の誤差の合計を
算出する。次にウェイトマトリクスの重みを全て加算し
た合計値で除算される。よって、２値化済みの周辺画素
の誤差を正規化し、注目画素の画像データを補正する誤
差を算出することになる。以上のことを式に表すと下式
のようになる。Ｄ_xy＝ｄ_xy＋Σ〔ｅ_x+i,y+j・ｗ_i,j／Σｗ_i,j〕但し、ｘ，ｙ：注目多階調画素座標、ｉ，ｊ：ウェイト
マトリクス座標（但し、注目画素を’０，０として左、
上方向はマイナス）ｄ_xy ：注目画素の画像データｅ_x+i,y+j：周辺画素の誤差分ｗ_ij ：ウェイトマトリクスの係数Ｄ_xy ：補正データ

【０００５】次に、２値化方法について説明する。前式
の補正画素データＤ_xyを予め設定された閾値Ｔにより２
値化する。２値化方法は、Ｄ_xyがＴよりも小さい場合、
出力データを０、Ｄ_xyがＴ以上の場合出力データを１と
する。なお、ここではＤ_xy＝Ｔの場合出力データを１と
しているが、０としても出力画像はほとんど変わらな
い。これらを式に表すと以下の用になる。ＩＦＤ_xy＜ＴＴＨＥＮＯ_xy＝０ＥＬＳＥＯ_xy＝１但し、Ｔ：閾値Ｏ_xy：出力２値データ

【０００６】最後に、注目画素の誤差の算出方法につい
て説明する。補正データＤ_xyと出力データＯ_xyにより注
目画素における誤差分を計算する。一般的にＯ_xyの値が
０であった場合、Ｄ_xyそのものが誤差となり、Ｏ_xyの値
が１であった場合、Ｄ_xyから、入力画像データにおける
最大値が減算された値が誤差となる。これらを式で表す
と以下のようになる。ｅ_xy＝Ｄ_xy−Ｏ_xy・ｄ_max 但し、ｄ_max：入力画像データの最大値

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】理論的にはこれらの方
法により、画像全体の濃度情報が入力画像と出力画像で
保存された２値化処理を行うことが可能となるのであ
る。前述してきたように平均誤差最小法や誤差拡散法
は、２値化処理法として優れた特徴を有するが、特開平
７−２２６８４１号公報でも述べられているように、２
値化によって形成されるドットの密度が疎な場合に、
「ドットが均一に分散されず、不均一に連なったドット
が形成され、画質劣化を生じる」という問題点がある。
一般的に「ウォーム」（ｗｏｒｍ）等と呼ばれている。
ここで、ドットが疎な場合というのは、画像の光学濃度
が低い部分のことである。例えば画像データが８ビット
であり、白データを０、黒データを２５５とした場合、
濃度の低い部分とは０に近い数字（０データ部はドット
を打たない）の画像データ部であり、この部分を平均誤
差最小法や誤差拡散法にて処理を行うと、黒ドットがま
ばらに存在することになる。図４に、従来の平均誤差最
小法または誤差拡散法により低濃度部を処理した出力画
像の例を示す。

【０００８】前述の特開平７−２２６８４１号公報にお
いては、この問題をウェイトマトリクス（この公報にお
いては誤差拡散マトリクスとしている）サイズを大きく
することによって改善している。しかし、本発明者の実
験においては、ウェイトマトリクスサイズを大きくする
ことによって多少の改善はされるものの、依然としてウ
ォームは存在していた。また、たとえ画像の一部にのみ
大きなサイズのウェイトマトリクスを使用するアルゴリ
ズムにおいても、平均誤差最小法や誤差拡散法の処理を
ハードウェアにて構成した場合に、誤差を記憶するメモ
リ量が増えるためにコストアップにつながってしまうと
いう問題があった。

【０００９】そこで、本発明の第１の目的は、ドット密
度が疎な場合にドット分散効果が高く、コストアップに
繋がらない平均誤差最小法または誤差拡散法により多階
調画像データを２値画像データヘ変換する画像処理装置
を提供することである。また、本発明の第２の目的は、
本発明をハードウェアにて実現した場合において、コス
トを低く押さえる画像処理装置を提供することである。
本発明の第３の目的は、本発明をソフトウェアにて実現
した場合における処理速度を高速にする画像処理装置を
提供することである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、多階調画像データを平均誤差最小法または誤差拡散
法により２値画像データへ変換する画像処理装置であっ
て、注目画素の多階調画像データに、周辺の既に２値化
済みの画素から拡散された誤差を加えて補正し、補正画
像データとして出力する画像データ補正手段と、予め設
定された閾値と前記画像データ補正手段による補正画像
データを比較して２値画像データへ変換する２値化手段
と、前記補正画像データと２値化結果により誤差を演算
する誤差演算手段と、前記２値化手段による注目画素の
２値化結果がオンである場合に、その周辺画素の誤差値
を補正する誤差補正手段とを具備したことにより前記第
１の目的を達成する。

【００１１】請求項２記載の発明では、請求項１記載の
発明において、前記誤差補正手段は、誤差値を減算する
手段であることにより前記第１の目的を達成する。請求
項３記載の発明では、請求項１記載の発明において、前
記誤差補正手段による誤差値の補正は、注目画素と同一
ラインの画素にのみ行われることにより前記第２の目的
を達成する。請求項４記載の発明では、請求項１記載の
発明において、前記注目画素の入力多階調画像データの
値により、前記誤差値を補正するか否かの判定手段を具
備したことにより前記第３の目的を達成する。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
を図１ないし図１７を参照して詳細に説明する。図１
は、本実施の形態における平均誤差最小法処理部の構成
図である。本実施の形態では、画像データの処理は、画
像データの向かって左側上部を起点として、主走査
（横）方向へ処理が進み、１ライン分の処理が終了する
と次ラインの処理（副走査方向への処理）が行なわれ
る。以下同図における構成要素を説明する。多階調画像
データ出力手段１は入力多階調画像データｄ_xyが出力さ
れ、加算手段２は入力画素の補正値であるＥ_xyと入力多
階調画像データｄ_xyを加算し補正画像データＤ_xyを算出
する。２値化手段３は補正画像データＤ_xyと閾値Ｔを比
較し、２値化処理を行う。閾値発生手段４は閾値Ｔを発
生させ、誤差算出手段５は補正画像データＤ_xyと２値化
結果Ｏ_xyより画素座標（ｘ，ｙ）で表される注目画素の
誤差を算出する。

【００１３】また、誤差値補正手段６は２値化結果Ｏ_xy
の結果をもとに注目画素および、注目画素の左側の画素
の誤差値を補正し、誤差記憶手段７は算出された誤差ｅ
_xyを格納する。重み発生手段８はウェイトマトリクスを
格納しその重みＷ_ijを発生させ、補正値演算手段９は周
辺画素の誤差ｅ_x+i,y+jと重みＷ_ijを積和演算すると共
に、ＦＬＧの状態を判定し、入力多階調画像データの補
正値（注目画素の右側の誤差値）を補正する。

【００１４】図２は本実施の形態のシステムの構成例を
表した図である。本実施の形態においては、平均誤差最
小法処理部をホストコンピュータ２１内に備えており、
この場合平均誤差最小法処理はホストコンピュータ２１
にソフトウェアにより処理され、２値画像出力プリンタ
２２へ転送されて２値画像が出力される。なお、このよ
うなシステム構成は、コスト的に有利な方法でありパー
ソナル向けのインクジェトプリンタ等に多く使用されて
いる。また、システム構成は他にもさまざまな構成が可
能である。

【００１５】図３は本実施の形態におけるウェイトマト
リクスである。前述したように、＊は注目画素を表す。
同図における数値が、対応する画素の誤差の重みであ
る。なお、ウェイトマトリクスはさまざまな構成が可能
である。

【００１６】図６、図７は本実施の形態における平均誤
差最小法の手順を示したフローチャートである。処理に
先立ち主走査方向の画素カウンタｘおよび副走査方向の
ラインカウンタｙを初期値”０”とし、ＦＬＧを初期化
する（ステップ１０）。次に、補正値演算手段９によ
り、誤差記憶手段７より読み出された２値化済みの画素
の誤差ｅ’_x+i,y+jと対応する、重み発生手段８より読
み出されたウェイトマトリクスの重みを乗算し、各々を
加算し、ウェイトマトリクスの重みの合計にて除算し
て、補正値Ｅ_xyを算出する（ステップ１１）。Ｅ_xyは図
３のウェイトマトリクスを使用して展開すると、

【００１７】

【数１】Ｅ_xy＝( ｅ_x-1,y-1×１＋ｅ_x,y-1×２＋ｅ
_x+1,y-1×１＋ｅ_x-1,y×２)１×６

【００１８】となる。ここでもし、ＦＬＧが０でない場
合は（ステップ１２；Ｎ）、予め定められた数値ＶをＥ
_xyより減算し（ステップ１３）、ＦＬＧを１減算する
（ステップ１４）。これは、以前に走査された画素の２
値化結果Ｏ_xyが１（オン）であった場合の、その右側の
画素の誤差値の補正と等価である。なお、本実施の形態
においては、入力多階調画像データの補正値に補正を行
っているが、入力多階調画像データに同様に補正を行っ
ても同様の結果を得ることができる。

【００１９】次に、入力多階調画像データｄ_xyと補正値
Ｅ_xyを加算手段２により加算して補正データＤ_xyを算出
する（ステップ１５）。次に、２値化手段３によって補
正画素データＤ_xyを予め設定された閾値Ｔにより２値化
する（ステップ１６）。２値化方法は、Ｄ_xyがＴよりも
小さい場合（ステップ１６；Ｙ）、出力２値画像データ
Ｏ_xyを０（ステップ１７）、Ｄ_xyがＴ以上の場合（ステ
ップ１６；Ｎ）出力２値画像データＯ_xyを１とする（ス
テップ１８）。続いて、誤差演算手段５により補正画素
データＤ_xyと出力２値画像データＯ_xy、および予め定め
られた値Ｂにより注目画素における誤差ｅ_xyを計算する
（ステップ１９）。なお、Ｂは通常入力階調の最大値の
データ（黒）と同一の値となる。例えば入力多階調画像
データが、８ビットだとするとＢは２５５となる。

【００２０】次に、誤差補正手段６は２値化結果Ｏ_xyが
０（ドットオフ）の場合は（ステップ２０；Ｎ）、ｅ_xy
の値をそのまま補正誤差値ｅ’_xyとして誤差記憶手段段
７に格納し（ステップ２２）、Ｏ_xyが１（ドットオン）
の場合は（ステップ２０；Ｙ）、注目画素の誤差値であ
るｅ_xyと共に、予め定められたＣ個分の、注目画素の左
側の（注目画素以前に走査された）画素において算出さ
れた誤差ｅ_x-k（この場合ｋは１〜Ｃの自然数となる。
なお、０を含めると注目画素の誤差をも含めることにな
る）から前述のＶを減算し、補正誤差値ｅ’_x-kとする
（ステップ２３）。これにより、注目画素と注目画素の
左側の部分の誤差値の補正を行ったことになるが、前述
の注目画素の右側の誤差値を補正するためにＦＬＧにＣ
の値をセットする（ステップ２６）。

【００２１】続いて、主走査方向の画素カウンタｘをイ
ンクリメントする（ステップ２７）。これで１画素分の
処理が終了である。１画素分の処理が終了すると、主走
査１ライン分の処理が終了したか判断し（ステップ２
８）、終了していなければ（ステップ２８；Ｎ）、次
（右隣）の画素の処理を行う。もし、先ほどの判断によ
り主走査１ライン分の処理が終了していれば（ステップ
２８；Ｙ）、ラインカウンタｙをインクリメントし（ス
テップ３０）、副走査方向の処理が終了したかどうか判
断する（ステップ３１）。もし、終了していなければ
（ステップ３１；Ｎ）、ＦＬＧの値をクリアし、次（下
段）のラインの処理を行い、全てのラインの処理が終了
していればこの画像の処理は終了となる。

【００２２】以下、本実施の形態の有効性を詳細に説明
する。図８に低濃度部において通常の平均誤差最小法処
理を施した時の、誤差の分布を示してある。この図にお
ける平均誤差最小法処理は、図３に示したウェイトマト
リクスを使用し、入力多階調画像データを８ビットとし
て図中全画素の入力多階調データ値を２、閾値を１２８
とした。誤差はその値によってパターンに分けて示して
いる。なお、この図の場合も紙面上向かって左上から横
方向に主走査を行い、下方向へ副走査が行われる。図中
最小の楕円の画素（誤差値−１５０〜−１００の楕円）
が２値化結果が１（オン）となった画素である。このよ
うに低濃度部における２値化結果が１となった場合の誤
差は、入力多階調画像データ値が低いため、大きなマイ
ナスの誤差が出力される。そのため、平均誤差最小法
は、その方法自体に、低濃度部では、ドットの周辺にド
ットが打たれる（ドットが集中する）のを防ぐ働きがあ
る。

【００２３】ところで、図８より、左から右へ主走査を
行う通常の平均誤差最小法処理においては、負の誤差の
影響は右斜め下方向へ強く現れ、左方向はあまり影響を
与えないことが分かる。このため、ドットが打たれた画
素の左側には、大きな誤差が残り、ドットが打たれ易い
状況が残る。結果的に、図４に示したように、左斜め下
方向へドットが連なる現象が起こり、画像品質を低下さ
せていた。しかし、本実施の形態によれば、多階調画像
データを平均誤差最小法により２値画像データへ変換す
る画像処理装置において、注目画素の２値化結果が１
（オン）となった場合に、注目画素の、左右の複数の画
素の誤差値を減算して補正し、注目画素の左側にも負の
誤差の影響を与えているので、２値化によって形成され
るドットの密度が疎な場合においても、ドットの分散性
の良い、図５に示したような画像が得られる。

【００２４】この説明においては、補正画素数Ｃ（ドッ
トが打たれた場合の総補正画素数は２Ｃ＋１となる）補
正数値Ｖについて明確な数値を示していないが、これら
は、実験により画像を出力して、定めていくのが望まし
い。実験においては、これらの数値が、小さい状態で
は、効果が低く、大きくすると効果が大となり、あまり
大きくし過ぎると、過補正となることが確認されてい
る。また、これらの数値はウェイトマトリクスの種類、
大きさ等によっても効果が変化するため、本実施の形態
のそれぞれの系によって最適値を実験により求めていく
のが望ましい。なお、本実施の形態では平均誤差最小法
にて行う方法であったが、これが誤差拡散法を使用して
も、理論的に効果は等価であり、本実施の形態は平均誤
差最小法と誤差拡散法の違いによって制約を受けるもの
ではない。また、平均誤差最小法および誤差拡散法には
閾値にランダムノイズを重畳したり、ディザマトリクス
を使用して閾値を変化させる方法、ラインの処理方向を
互い違いに行う方法等が行われているが、本実施の形態
はいずれの場合にも対応し、それらの平均誤差最小法ま
たは誤差拡散法の付加手法によって制約を受けない。

【００２５】次に、本発明の第２の実施の形態について
説明する。第１の実施の形態では、ソフトウェアによっ
て平均誤差最小法を実現する方法を説明したが、この実
施の形態においてはハードウェアにて平均誤差最小法を
実現する方法を述べる。図９は本実施の形態のシステム
の構成例を示した図である。本実施の形態においては、
平均誤差最小法処理部を２値画像プリンタ２４内にハー
ドウェアにより備えた例であり、ホストコンピュータ２
３は例えばポストスクリプトのようなページ記述言語等
により２値画像出力プリンタ２４と通信を行い、２値画
像出力プリンタ２４側ではそれを展開し、平均誤差最小
法処理を施して２値画像を出力する。

【００２６】このようなシステム構成は高速性に有利な
方法で、電子写真方式等のプリンタ装置に多く用いられ
る。なお、システム構成は他にもさまざまな構成が考え
られる。本実施の形態の概略の構成は、図１に示す第１
の実施の形態の場合と同様である。誤差演算手段５、誤
差値補正手段６、誤差記憶手段７、補正値演算手段９に
ついて以下詳細な構成図により説明する。図１０は、誤
差演算手段５の構成図である。以下同図における構成要
素を説明する。加算器３１は補正画像データＤ_xyと−２
５５を加算し、セレクタ３２は２値化結果Ｏ_xyの結果が
１（ドットオン）の場合加算器３１の出力値を選択し、
２値化結果Ｏ_xyの結果が０（ドットオフ）の場合補正画
像データＤ_xyを選択し誤差値ｅ_xyとして出力する。

【００２７】図１１は、誤差値補正手段６の構成図であ
る。以下、同図における構成要素を説明する。フリップ
フロップ４１〜４４は、誤差値ｅをラッチする。図中簡
略化してあるが本実施の形態におけるフリップフロップ
４１〜４４は予め定められた数Ｃ個存在し、Ｃ画素分の
誤差ｅのシフトレジスタとして使用している。加算器４
５は誤差値ｅ_x-c,yと予め定められた数−Ｖを加算し、
セレクタ４６はＦＬＧが０（オフ）であった場合誤差値
ｅ_x-c,yを選択し、ＦＬＧが１（オン）であった場合誤
差値ｅ_x-c,yと−Ｖの加算結果を選択し補正誤差値ｅ’
_x-c,yとして出力する。

【００２８】加算器４７は注目画素の誤差値ｅ_xyと−Ｖ
を加算し、セレクタ４８は２値化結果Ｏ_xyの結果が０
（ドットオフ）であった場合誤差値ｅ_xyを選択し、２値
化結果Ｏ_xyの結果が１（ドットオン）の場合誤差値ｅ_xy
と−Ｖの加算結果を選択し補正誤差値ｅ’_xyとして出力
する。カウンタ４９は、２値化結果Ｏ_xyの結果が１（ド
ットオン）となった時に、０の値がロードされ、その値
を１づつカウントアップする。このカウンタ４９は、そ
のカウンタ値がＣ＋１となるとカウントを停止する構成
となっている。比較器５０はカウンタ４９の値と、Ｃを
比較しカウンタ４９のカウント値がＣ以下であった場
合、ＦＬＧ信号をオンする。

【００２９】図１２は、誤差記憶手段７と補正値演算手
段９の構成を表した図である。フリップフロップ６１
は、補正誤差値ｅ’_xyをラッチし、ＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓ
ｔｌｎＦｉｒｓｔＯｕｔ）６２は補正誤差値ｅ’
を１ライン分記憶する容量を持つラインメモリである。
フリップフロップ６３、６４はＦＩＦＯ６２から読み出
された注目画素の１ライン前の補正誤差値ｅ’をラッチ
し、乗算機６５〜６８は注目画素周辺の補正誤差値ｅ’
と、ウェイトマトリクスの重み係数を乗算する。

【００３０】加算器６９は乗算機６５〜６８の出力結果
を加算し、除算器７０は加算器６９の出力値をウェイト
マトリクスの合計値６により除算する。フリップフロッ
プ７１は誤差値補正手段６により出力されたＦＬＧ信号
をラッチして、１画素分遅延させる。なお、この際にＦ
ＬＧ信号を遅延させる理由であるが、ＦＬＧ信号が発生
した時点における注目画素は、座標（ｘ，ｙ）である。
ＦＬＧ信号は、座標（ｘ，ｙ）の画像を２値化した結果
が１（オン）となった場合に、その次の画素（ｘ＋１，
ｙ）からＣ個の画素を処理する為の判定信号であるか
ら、ここでは１画素分遅延させる必要がある。加算器７
２は除算器７０の除算結果と−Ｖを加算し、セレクタ７
３はＦＬＧが０（オフ）であった場合除算器７０の出力
結果を選択し、ＦＬＧが１（オン）であった場合加算器
７２の出力結果を選択し補正値Ｅ_xyとして出力する。

【００３１】図１３、図１４は本実施の形態における動
作のフローチャートである。以下同図をもとに本実施の
形態の動作を説明する。まず、処理に先立って主走査方
向の画素カウンタｘおよび副走査方向のラインカウンタ
ｙを初期値”０”とし、ＦＬＧ信号を初期化（オフ）す
る（ステップ４０）。次に、補正値演算手段９により、
誤差記憶手段７より読み出された、２値化済みの画素の
補正誤差、ｅ’_x-1,y-1と１を乗算器６８にて乗算し、
ｅ’_x,x-1と２を乗算器６７にて乗算し、ｅ’_x+1,y-1
と１を乗算器６６にて乗算し、ｅ’_x-1,yと２を乗算器
６５にて乗算し、加算器６９にてそれらを加算する（ス
テップ４１）。その結果を誤差値補正手段６により除算
器７０にて除算し、補正値Ｅ_xyを算出する。Ｅ_xyは第１
の実施の形態の場合と同様に

【００３２】

【数２】Ｅ_xy＝（ｅ_x-1,y-1×１＋ｅ_x,y-1×２＋ｅ
_x+1,y-1×１＋ｅ_x-1,y×２）×１／６

【００３３】となる。ここでもし、ＦＬＧが０でない場
合は（ステップ４２；Ｎ）、予め定められた数値−Ｖと
Ｅ_xyを加算器７２にて加算する（ステップ４３）。前述
したように、これは、以前に走査された画素の２値化結
果Ｏ_xyが１（オン）であった場合の、その右側の画素の
誤差値の補正と等価である。なお、本実施の形態におい
ては、入力多階調画像データの補正値に補正を行ってい
るが、入力多階調画像データに同様に補正を行っても同
様の結果が得られる。

【００３４】次に、入力多階調画像データｄ_xyと補正値
Ｅ_xyを加算手段２により加算して補正データＤ_xyを算出
する（ステップ４４）。続いて、２値化手段３によって
補正画素データＤ_xyを予め設定された閾値Ｔにより２値
化する（ステップ４５）。２値化方法は、Ｄ_xyがＴより
も小さい場合（ステップ４５；Ｙ）、出力２値画像デー
タＯ_xyを０（ステップ４６）、Ｄ_xyがＴ以上の場合（ス
テップ４５；Ｎ）、出力２値画像データＯ_xyを１とする
（ステップ４７）。

【００３５】次に、セレクタ３２は、２値化結果Ｏ_xyが
１（ドットオン）であった場合は（ステップ４８；
Ｙ）、Ｄ_xyと−２５５を加算器３１にて加算した結果を
誤差値ｅ_xyとし（ステップ４９）、２値化結果が０（ド
ットオフ）であった場合は（ステップ４８；Ｎ）、Ｄ_xy
を誤差値ｅ_xyとする（ステップ５０）。続いて、セレク
タ４８は、２値化結果Ｏ_xyが０（ドットオフ）の場合は
（ステップ５１；Ｎ）、ｅ_xyの値をそのまま補正誤差値
ｅ’_xyとして誤差記憶手段７に出力し（ステップ５
３）、２値化結果Ｏ_xyが１（ドットオン）の場合は（ス
テップ５１；Ｙ）、加算器４７により加算された注目画
素の誤差値であるｅ_xyと−Ｖの加算結果を、ｅ’_xyとし
て誤差記憶手段７に出力する（ステップ５２）。

【００３６】また、２値化結果Ｏ_xyが１（ドットオン）
となると（ステップ５４）、カウンタ４９が０クリアさ
れ、カウントを開始する。比較器５０は、このカウンタ
の値の変化により出力（ＦＬＧ信号）をオンとする（ス
テップ５５）。なお、ＦＬＧ信号は２値化結果Ｏ_xyが１
（ドットオン）となった画素からＣ個分の画素の処理が
終了するまでオンとなる。次にセレクタ４６は、ＦＬＧ
信号が１（オン）であった場合は（ステップ５５；
Ｙ）、誤差ｅ_x-c,yと−Ｖを加算器４５により加算した
結果を補正誤差値ｅ’_x-c,yとして出力し（ステップ５
６）、ＦＬＧ信号が０（オフ）であった場合は（ステッ
プ５５；Ｎ）、誤差ｅ_x-c,yを補正誤差値ｅ’_x-c,yと
して出力する（ステップ５７）。この注目画素と注目画
素の左側の部分の誤差値の補正は、本実施の形態の場
合、注目画素の処理を行っている時に、座標（ｘ−Ｃ，
ｙ）の画素の補正を行い、以下注目画素が進む毎に順
次、２値化結果Ｏ_xyが１（オン）となった画素（現在の
注目画素）まで補正が行われる。

【００３７】補正が行われた画素の補正誤差ｅ’_x-c,y
はＦＩＦＯ６２に格納される。一方セレクタ４８より出
力された注目画素の補正誤差ｅ’_xyは、フリップフロッ
プ６１により１画素分遅延され、次の座標（ｘ＋１，
ｙ）の補正値Ｅｘ＋１，ｙを求めるために使用され、Ｆ
ＩＦＯ６２には、現段階では保存されない。次に、主走
査方向の画素カウンタｘをインクリメントする。これ
で１画素分の処理が終了である。１画素分の処理が終了
すると、主走査１ライン分の処理が終了したか判断し
（ステップ６２）、終了していなければ（ステップ６
２；Ｎ）、次（右隣）の画素の処理を行う。

【００３８】もし、先ほどの判断により主走査１ライン
分の処理が終了していれば（ステップ６２；Ｙ）、ライ
ンカウンタｙをインクリメントし（ステップ６３、ステ
ップ６４）、副走査方向の処理が終了したかどうか判断
する（ステップ６５）。そして、終了していなければ、
ＦＬＧ信号をクリアし、次（下段）のラインの処理を行
い、全てのラインの処理が終了していればこの画像の処
理は終了となる。

【００３９】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、多階調画像データを平均誤差最小法により２値画像
データへ変換する画像処理装置において、注目画素の２
値化結果が１（オン）となった場合に、注目画素の、左
右の複数の画素の誤差値を減算して補正し、注目画素の
左側にも負の誤差の影響を与えているので、２値化によ
って形成されるドットの密度が疎な場合においても、ド
ットの分散性の良い、図５に示したような画像が得るこ
とができる。また、本実施の形態のように、ハードウェ
アにより平均誤差最小法を実現した場合、特に大きな誤
差拡散マトリクスを使用せず、また注目画素と同一ライ
ンの誤差にのみ誤差値の補正を行っているので、ライン
メモリが最小限の数で済みコスト的にも有利であるとい
う効果を併せ持つ。

【００４０】なお、本実施の形態では平均誤差最小法に
て行う方法であったが、これが誤差拡散法を使用して
も、理論的に効果は等価であり、平均誤差最小法と誤差
拡散法の違いによって制約を受けるものではない。ま
た、平均誤差最小法および誤差拡散法には閾値にランダ
ムノイズを重畳したり、ディザマトリクスを使用して閾
値を変化させる方法、ラインの処理方向を互い違いに行
う方法等が用いられているが、本実施の形態はいずれの
場合にも対応し、それらの平均誤差最小法または誤差拡
散法の付加手法によって制約を受けることはない。

【００４１】次に、第３の実施の形態を説明する。前記
第１の実施の形態および第２の実施の形態では、全入力
データレベルにより誤差値の補正を行う例を示したが、
前述したように一般的に平均誤差最小法や誤差拡散法に
よりウォームが問題となるのは、低濃度部のみであるの
で、それ以外の部分では特に誤差値の補正を行う必要が
ない。また、平均誤差最小法や誤差拡散法をソフトウェ
アで行う場合、誤差値の補正を全入力レベルにて行うこ
とは、速度的に不利となる可能性があるため、本実施の
形態では、入力データレベルによって選択的に誤差値の
補正を行う方法を示す。

【００４２】本実施の形態におけるシステム構成は第１
の実施の形態と同様である。即ち、本実施の形態でも平
均誤差最小法処理はホストコンピュータ２１にソフトウ
ェアにより処理され、２値画像出力プリンタ２２へ転送
され２値画像が出力されることになる。図１５に本実施
の形態における平均誤差最小法の構成図を示してある。
誤差値補正手段６以外は、第１の実施の形態と同様であ
る。本実施の形態の誤差値補正手段６は、２値化結果Ｏ
_xyの結果をもとに注目画素および、注目画素の左側の画
素の誤差値を、入力画像データの値により補正を行うか
どうか判定し補正する誤差値補正手段である。また、本
実施の形態におけるウェイトマトリクスも第１の実施の
形態と同様である。

【００４３】図１６、図１７は本実施の形態の平均誤差
最小法の処理の手順を示したフローチャートである。第
１の実施の形態との相違点は、誤差補正手段６のみであ
るので、ここでは相違点のみを説明する。誤差補正手段
６は入力多階調画像データの値を、予め定められた数Ｊ
と比較し（ステップ８０）、入力多階調画像データがＪ
以下であった場合のみ（ステップ８０；Ｙ）、第１の実
施の形態の場合と同様に２値化結果Ｏ_xyの２値化結果が
１（オン）であった場合に（ステップ８１；Ｙ）、注目
画素とその右側のＣ個分の画素の誤差値ｅ_x-k,yを補正
し（ステップ８４）、ＦＬＧにＣの値をセットする（ス
テップ８７）。つまり、本実施の形態では、ドット分散
性の悪い低濃度部のみに誤差値の補正を行うことにな
る。

【００４４】以上説明したように、多階調画像データを
平均誤差最小法により２値画像データへ変換する画像処
理装置または画像処理方法において、入力多値画像デー
タの値が低濃度部に属する値であった場合にのみ、注目
画素の２値化結果が１（オン）となったときに、注目画
素の、左右の複数の画素の誤差値を減算して補正し、注
目画素の左側にも負の誤差の影響を与えているので、２
値化によって形成されるドットの密度が疎な場合におい
ても、ドットの分散性の良い、図５に示したような画像
が得られる。また、誤差値の補正処理が必要な階調レベ
ルのみを選択して行っているので、本実施の形態のよう
にソフトウェアにより平均誤差最小法処理を行った場合
でも高速な処理が可能となる。

【００４５】なお、この説明においても、補正画素数Ｃ
（ドットが打たれた場合の総補正画素数は２Ｃ＋１とな
る）補正数値Ｖ、入力多階調画像データ判定値Ｊ等の明
確な数値を示していないが、これらは、第１の実施の形
態で述べたのと同様に、実施するそれぞれの系によって
最適値を実験により求めていくのが望ましい。この実施
の形態は、平均誤差最小法にて行う方法であったが、こ
れが誤差拡散法を使用しても、理論的に効果は等価であ
る。また、平均誤差最小法および誤差拡散法には閾値に
ランダムノイズを重畳したり、ディザマトリクスを使用
して閾値を変化させる方法、ラインの処理方向を互い違
いに行う方法等があるが、それらの平均誤差最小法また
は誤差拡散法の付加手法によって本実施の形態は制約を
受けない。さらに、第２の実施の形態のようにハードウ
ェアによって構成しても良く、システム構成の違いによ
っても制約を受けることはない。

【００４６】

【発明の効果】請求項１または請求項２記載の発明で
は、多階調画像データを平均誤差最小法または誤差拡散
法により２値画像データへ変換する画像処理装置におい
て、注目画素の２値化結果が１（オン）となった場合
に、注目画素の、左右の複数の画素の誤差値を減算して
補正し、注目画素の左側にも負の誤差の影響を与えてい
るので、２値化によって形成されるドットの密度が疎な
場合においても、ドットの分散効果の高い平均誤差最小
法または誤差拡散法処理を行うことができる。また、特
に大きなウェイトマトリクスを必要としないのでコスト
アップに繋がることがない。

【００４７】請求項３記載の発明では、誤差値を補正す
る画素を注目画素と同一ラインのみに限定しているの
で、ハードウェアにより実施した場合においても不要な
コストアップを招かずに上記の効果を実現できる。請求
項４記載の発明では、請求項１の効果に加えて、誤差値
の補正処理が必要な階調レベルのみを選択して誤差値の
補正を行っているので、本発明をソフトウェアにより実
現した場合でも高速な処理が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態における平均誤差最小法処理部の
構成図である。

【図２】本実施の形態のシステムの構成例を表した図で
ある。

【図３】ウェイトマトリクスの一例を表した図である。

【図４】従来の平均誤差最小法または誤差拡散法により
低濃度部を処理した出力画像の例を示した図である。

【図５】ドットの分散性が優れた出力画像の例である。

【図６】第１の実施の形態に係る画像処理装置の処理の
手順を示したフローチャートである。

【図７】第１の実施の形態に係る画像処理装置の処理の
手順を示したフローチャートであり、図６の続きであ
る。

【図８】低濃度部において通常の平均誤差最小法処理を
施した時の誤差の分布を示した図である。

【図９】第２の実施の形態のシステムの構成例を示した
図である。

【図１０】誤差演算手段の構成を示した図である。

【図１１】誤差値補正手段の構成を示した図である。

【図１２】誤差記憶手段と補正値演算手段の構成を示し
た図である。

【図１３】第２の実施の形態に係る画像処理装置の処理
の手順を示したフローチャートである。

【図１４】第２の実施の形態に係る画像処理装置の処理
の手順を示したフローチャートであり、図１４の続きで
ある。

【図１５】第３の実施の形態における平均誤差最小法の
構成を示した図である。

【図１６】第３の実施の形態に係る画像処理装置の処理
の手順を示したフローチャートである。

【図１７】第３の実施の形態に係る画像処理装置の処理
の手順を示したフローチャートであり、図１６の続きで
ある。

【符号の説明】

１多階調画像データ出力手段２加算手段３２値化手段４閾値発生手段５誤差算出手段６誤差値補正手段７誤差記憶手段８重み発生手段９補正値演算手段２１ホストコンピュータ２２２値画像出力プリンタ２３ホストコンピュータ３１、４５、４７、６９、７２加算器３２、４６、４８、７３セレクタ４１〜４４、６１、６３、６４、７１フリップフロッ
プ４９カウンタ６２ＦＩＦＯ６５〜６８乗算機７０除算器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】多階調画像データを平均誤差最小法また
は誤差拡散法により２値画像データへ変換する画像処理
装置であって、注目画素の多階調画像データに、周辺の既に２値化済み
の画素から拡散された誤差を加えて補正し、補正画像デ
ータとして出力する画像データ補正手段と、予め設定された閾値と前記画像データ補正手段による補
正画像データを比較して２値画像データへ変換する２値
化手段と、前記補正画像データと２値化結果により誤差を演算する
誤差演算手段と、前記２値化手段による注目画素の２値化結果がオンであ
る場合に、その周辺画素の誤差値を補正する誤差補正手
段とを具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記誤差補正手段は、誤差値を減算する
手段であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。
【請求項３】前記誤差補正手段による誤差値の補正
は、注目画素と同一ラインの画素にのみ行われることを
特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】前記注目画素の入力多階調画像データの
値により、前記誤差値を補正するか否かの判定手段を具
備したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。