JPH11205600A - Image processor and image processing method - Google Patents

Image processor and image processing method

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Publication number
JPH11205600A
JPH11205600A JP10005084A JP508498A JPH11205600A JP H11205600 A JPH11205600 A JP H11205600A JP 10005084 A JP10005084 A JP 10005084A JP 508498 A JP508498 A JP 508498A JP H11205600 A JPH11205600 A JP H11205600A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pixel
density
binarization
error
value
Prior art date
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Pending
Application number
JP10005084A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Arinori Hikosaka
有儀 彦阪
Katsuya Honda
勝也 本田
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Kyocera Mita Industrial Co Ltd
Original Assignee
Mita Industrial Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Mita Industrial Co Ltd filed Critical Mita Industrial Co Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processor which improves the reproducibility of a high density part and a low density part and an image processing method. SOLUTION: Density data GOUT of an attentional pixel is binarized into the attentional pixel and the black pixel (S9) and a binarization error HG is zero (S10) when the data GOUT is larger than high density reference value GOSAB (S8). That is, the distribution of the binarization error to surroundings is inhibited. Also, an attentional pixel is binarized into a white pixel (S11) and the error HG is zero (S10) when the data GOUT of the attentional pixel is smaller than low density reference value GOSAW (S1 and S8). Consequently, the reproducibility of a solid black area and a white area becomes satisfactory because the pixels of high density can surely be black pixels and the pixels of low density can surely be white pixels.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、ファクシミリ装
置やイメージスキャナ装置などに適用され、光学的に読
み取られた画像の多値濃度データに対して施される中間
調再現のための画像処理装置および画像処理方法に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is applied to a facsimile apparatus, an image scanner apparatus, and the like, and provides an image processing apparatus for reproducing halftones applied to multi-value density data of an optically read image. The present invention relates to an image processing method.

【0002】[0002]

【従来の技術】ファクシミリ装置のように光学的に読み
取られた画像を二値画像により表現する装置では、写真
などのような中間調画像の表現のために種々の中間調処
理が従来から適用されている。この中間調処理の1つに
誤差拡散処理がある。誤差拡散処理では、或る画素を二
値化したときに、この画素の二値化前の多値濃度データ
と二値化後の濃度データとの誤差である二値化誤差が演
算される。すなわち、二値化処理では、注目画素の濃度
データと一定のしきい値とが比較され、その画素が白画
素または黒画素とされる。このため、中間的な濃度デー
タを有する画素については、二値化前の画素と二値化後
の画素との間で、必然的に誤差が生じる。
2. Description of the Related Art In a device such as a facsimile device which expresses an optically read image by a binary image, various halftone processes are conventionally applied for expressing a halftone image such as a photograph. ing. One of the halftone processes is an error diffusion process. In the error diffusion process, when a certain pixel is binarized, a binarization error which is an error between the multi-value density data before binarization and the density data after binarization of this pixel is calculated. That is, in the binarization processing, the density data of the target pixel is compared with a certain threshold value, and the pixel is determined as a white pixel or a black pixel. For this reason, for a pixel having intermediate density data, an error necessarily occurs between a pixel before binarization and a pixel after binarization.

【0003】この二値化誤差が周辺の画素に適当な重み
付けをして分配される。そして、或る注目画素に対する
二値化処理では、当該注目画素の濃度データと周辺の画
素から分配される二値化誤差とが加算され、この加算結
果と所定の二値化しきい値とが比較される。たとえば、
図2に示されているように、ファクシミリ装置などが備
えるスキャナによる読取時の主走査方向に沿った或るラ
インの画素P0に対する二値化が行われるときに、上記
の二値化誤差が発生する。この二値化誤差は、画素P0
の周辺の画素P1〜P6に誤差拡散係数1/4または1
/8を乗じて分配される。
[0003] The binarization error is distributed to peripheral pixels with appropriate weighting. Then, in the binarization processing for a certain pixel of interest, the density data of the pixel of interest and the binarization error distributed from the peripheral pixels are added, and the addition result is compared with a predetermined binarization threshold. Is done. For example,
As shown in FIG. 2, the above-described binarization error occurs when binarization is performed on a pixel P0 of a certain line along the main scanning direction at the time of reading by a scanner provided in a facsimile apparatus or the like. I do. This binarization error is caused by the pixel P0
Error diffusion coefficient 1/4 or 1
/ 8.

【0004】逆に、二値化誤差が分配される側の画素に
注目すると、図3に示されているように、注目画素Aに
は、その周辺の画素B,C,D,E,F,Gから二値化
誤差が分配されることになる。したがって、注目画素A
に対する二値化処理は、この画素Aの濃度データに周辺
の画素B,C,D,E,F,Gから分配される誤差を加
算した値に基づいて行われることになる。
Conversely, when attention is paid to the pixel on the side to which the binarization error is distributed, as shown in FIG. 3, the pixel A of interest has neighboring pixels B, C, D, E, F , G, the binarization error is distributed. Therefore, attention pixel A
Is performed based on the value obtained by adding the error distributed from the surrounding pixels B, C, D, E, F, and G to the density data of the pixel A.

【0005】このようにして、個々の画素で生じた二値
化誤差を周辺の画素に分配することにより、中間調の表
現が達成される。二値化処理は、一定のしきい値に基づ
いて行われる。たとえば、256階調の多値データ
(白:「0」,黒:「255」)を二値化する場合に
は、二値化しきい値は、たとえば中間の値である「12
8」とされる。そして、周辺の画素B,C,D,E,
F,Gから分配される二値化誤差を累積した値である累
積誤差値と、注目画素の値とに基づき、下記第(1) 式お
よび第(2) 式にしたがって、注目画素が白画素または黒
画素と判定される。
[0005] In this way, by distributing the binarization error generated in each pixel to the peripheral pixels, a halftone expression is achieved. The binarization process is performed based on a certain threshold value. For example, when binarizing multi-valued data of 256 gradations (white: “0”, black: “255”), the binarization threshold is, for example, an intermediate value “12”.
8 ". Then, the peripheral pixels B, C, D, E,
Based on the cumulative error value, which is a value obtained by accumulating the binarization errors distributed from F and G, and the value of the target pixel, the target pixel becomes a white pixel according to the following equations (1) and (2). Or, it is determined as a black pixel.

【0006】 黒判定:(累積誤差値)+(注目画素値)≧128 ・・・・・・ (1) 白判定:(累積誤差値)+(注目画素値)<128 ・・・・・・ (2) この二値化の後に、注目画素の二値化誤差が、下記第
(3) 式または第(4) 式に従って算出される。すなわち、
黒判定のときには、二値化誤差は負の値をとり、白判定
のときには、二値化誤差は正の値をとる。
Black judgment: (cumulative error value) + (pixel value of interest) ≧ 128 (1) White judgment: (cumulative error value) + (pixel value of interest) <128 (2) After this binarization, the binarization error of the pixel of interest is
It is calculated according to equation (3) or equation (4). That is,
At the time of black determination, the binarization error has a negative value, and at the time of white determination, the binarization error has a positive value.

【0007】 黒判定のとき:(二値化誤差)=(累積誤差値)+(注目画素値)−255 ・・・・・・ (3) 白判定のとき:(二値化誤差)=(累積誤差値)+(注目画素値)−0 ・・・・・・ (4) For black determination: (binary error) = (cumulative error value) + (pixel value of interest) −255 (3) For white determination: (binary error) = ( (Cumulative error value) + (pixel value of interest) −0 (4)

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】上述のような誤差拡散
法による中間調処理には、二値化時の誤差が周辺の画素
の二値化処理時に反映されるので、階調性能が良いとい
う利点がある。しかし、その反面、複数の画素に対する
誤差拡散処理が進むに従って二値化誤差が累積されてい
き、黒画素とすべき画素が白画素に二値化されたり、黒
画素とすべき画素が白画素に二値化されたりする場合が
ある。すなわち、ベタ黒の領域に白画素が出現したり、
白色領域において黒画素が出現したりするおそれがあ
る。
In the halftone processing by the error diffusion method as described above, since the error at the time of binarization is reflected at the time of the binarization processing of the peripheral pixels, the gradation performance is said to be good. There are advantages. However, on the other hand, as the error diffusion process for a plurality of pixels progresses, the binarization errors are accumulated, and the pixels to be black pixels are binarized to white pixels, or the pixels to be black pixels are white pixels. May be binarized. That is, white pixels appear in a solid black area,
There is a possibility that black pixels may appear in the white area.

【0009】たとえば、目視では黒と判断されるベタ黒
の画像であっても、スキャナによって読み取ると、各画
素の濃度は絶対黒レベル(たとえば、「255」)より
も小さな値をとる。そのため、ベタ黒の領域において
も、二値化誤差は零とはならず、この二値化誤差が累積
されると、或る注目画素において、その画素の濃度値と
二値化誤差値との加算結果が二値化しきい値(たとえ
ば、「128」)を下回り、白画素に二値化されること
になるのである。目視により白色と判断される領域につ
いても、同様の原理により、黒画素が出現することにな
る。
For example, even if the image is a solid black image visually determined to be black, the density of each pixel takes a value smaller than the absolute black level (for example, "255") when read by a scanner. Therefore, even in a solid black area, the binarization error does not become zero, and when the binarization error is accumulated, at a certain pixel of interest, the difference between the density value of the pixel and the binarization error value is obtained. The addition result falls below the binarization threshold (for example, “128”), and is binarized into white pixels. In a region that is visually determined to be white, black pixels appear according to the same principle.

【0010】そこで、この発明の目的は、上述の技術的
課題を解決し、とくに高濃度部の再現性を向上できる画
像処理装置および画像処理方法を提供することである。
また、この発明のさらなる目的は、高濃度部および低濃
度部の再現性を向上できる画像処理装置および画像処理
方法を提供することである。
An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing method capable of solving the above-mentioned technical problems and improving the reproducibility of a high density portion.
A further object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing method capable of improving the reproducibility of a high density portion and a low density portion.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段および発明の効果】上記の
目的を達成するための請求項1記載の発明は、画像を構
成する各画素の多値濃度を誤差拡散処理によって二値化
する画像処理装置であって、画像を構成する各画素を順
次注目画素とし、この注目画素の濃度値と周辺の所定の
位置関係の画素における二値化時の発生誤差である二値
化誤差との加算値を二値化基準値に照らして、注目画素
を高濃度画素または低濃度画素に二値化する誤差拡散処
理手段(図4のステップS2,S3,S4,S6)と、
注目画素の二値化時に生じる二値化誤差を、周辺の所定
の位置関係の画素に分配する誤差分配手段(図4のステ
ップS5,S7)と、注目画素の濃度が上記二値化基準
値よりも高濃度に相当する所定の高濃度基準値よりもさ
らに高濃度に相当する値であるときに、上記誤差分配手
段による二値化誤差の分配を禁止する手段(図4のステ
ップS8のYESおよびステップS10)とを含むこと
を特徴とする画像処理装置である。
According to the first aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus for binarizing a multi-value density of each pixel constituting an image by an error diffusion process. An apparatus, wherein each pixel constituting an image is sequentially regarded as a target pixel, and an added value of a density value of the target pixel and a binarization error which is an error generated at the time of binarization in peripheral pixels having a predetermined positional relationship. Error diffusion processing means (steps S2, S3, S4, S6 in FIG. 4) for binarizing the pixel of interest into a high-density pixel or a low-density pixel by comparing
Error distributing means (steps S5 and S7 in FIG. 4) for distributing a binarization error generated when the target pixel is binarized to peripheral pixels having a predetermined positional relationship; Means for inhibiting distribution of the binarization error by the error distribution means when the value is higher than the predetermined high density reference value corresponding to higher density (YES in step S8 in FIG. 4). And step S10).

【0012】二値化誤差の分配を禁止する手段は、注目
画素の二値化誤差を零とする手段であってもよい。ま
た、高濃度基準値は、その濃度の画素を肉眼で観察した
ときに二値化後の高濃度画素と同一視できる濃度に相当
する値であることが好ましい。上記の構成によれば、注
目画素の濃度が高濃度基準値よりもさらに高濃度に相当
する値である場合には、二値化誤差の分配が禁止され
る。したがって、人間の目で観察したときに、高濃度画
素(たとえば黒画素)で埋め尽くすべきであるとみられ
る領域(たとえば、ベタ黒の領域)については、低濃度
画素(たとえば、白画素)の出現を抑制できる。これに
より、高濃度部の再現性を高めることができる。
The means for inhibiting the distribution of the binarization error may be a means for setting the binarization error of the pixel of interest to zero. The high-density reference value is preferably a value corresponding to a density that can be identified with a high-density pixel after binarization when a pixel having that density is observed with the naked eye. According to the above configuration, when the density of the target pixel is a value corresponding to a higher density than the high density reference value, distribution of the binarization error is prohibited. Therefore, when an area (for example, a solid black area) which should be filled with high-density pixels (for example, black pixels) when observed by human eyes, low-density pixels (for example, white pixels) appear. Can be suppressed. Thereby, the reproducibility of the high density portion can be improved.

【0013】請求項2記載の発明は、注目画素の濃度値
が上記高濃度基準値よりも高濃度に相当する値であると
きに、注目画素を高濃度画素に二値化する手段(図4の
ステップS9)をさらに含むことを特徴とする請求項1
記載の画像処理装置である。この構成によれば、注目画
素の濃度が高濃度基準値よりも高濃度に相当する値の場
合には、その注目画素については単純二値化処理が行わ
れることになる。これにより、高濃度の画素を確実に高
濃度画素に二値化することができる。
The invention according to claim 2 is means for binarizing the target pixel into a high-density pixel when the target pixel has a density value higher than the high-density reference value (FIG. 4). 2. The method according to claim 1, further comprising:
An image processing apparatus as described in the above. According to this configuration, when the density of the target pixel is a value corresponding to a higher density than the high density reference value, simple binarization processing is performed on the target pixel. This makes it possible to reliably binarize high-density pixels into high-density pixels.

【0014】したがって、中間調画像中に文字画像が含
まれている場合においては、中間調画像部分および文字
画像部分をいずれも良好に再現することができる。請求
項3記載の発明は、注目画素の濃度値が上記二値化基準
値よりも低濃度に相当する所定の低濃度基準値よりもさ
らに低濃度に相当する値であるときに、上記誤差分配手
段による二値化誤差の分配を禁止する手段(図4のステ
ップS8のNOおよびステップS10)をさらに含むこ
とを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置で
ある。
Therefore, when a character image is included in the halftone image, both the halftone image portion and the character image portion can be reproduced well. According to a third aspect of the present invention, when the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than the predetermined low density reference value corresponding to a density lower than the binarization reference value, the error distribution is performed. 3. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising means for prohibiting binarization error distribution by means (NO in step S8 and step S10 in FIG. 4).

【0015】なお、低濃度基準値は、その濃度の画素を
肉眼で観察したときに二値化後の低濃度画素と同一視で
きる濃度に相当する値であることが好ましい。この構成
によれば、注目画素の濃度が低濃度基準値よりもさらに
低濃度に相当する値である場合には、二値化誤差の分配
が禁止される。したがって、人間の目で観察したとき
に、低濃度画素(たとえば、白画素)で埋め尽くすべき
であるとみられる領域(たとえば、白色領域)について
は、高濃度画素の出現を抑制できる。これにより、低濃
度部の再現性を高めることができ、地肌かぶりを防止で
きる。
The low-density reference value is preferably a value corresponding to a density that can be identified with a low-density pixel after binarization when the pixel of that density is observed with the naked eye. According to this configuration, when the density of the target pixel is a value corresponding to a density lower than the low density reference value, distribution of the binarization error is prohibited. Therefore, the appearance of a high-density pixel can be suppressed in a region (for example, a white region) that should be filled with low-density pixels (for example, white pixels) when observed with human eyes. Thereby, the reproducibility of the low density portion can be improved, and the background fog can be prevented.

【0016】請求項4記載の発明は、注目画素の濃度が
上記低濃度基準値よりも低濃度に相当する値であるとき
に、注目画素を低濃度画素に二値化する手段(図4のス
テップS11)をさらに含むことを特徴とする請求項3
記載の画像処理装置である。この構成によれば、注目画
素の濃度が低濃度基準値よりも低濃度に相当する値の場
合には、その注目画素については単純二値化処理が行わ
れることになる。これにより、低濃度の画素を確実に低
濃度画素に二値化することができる。
According to a fourth aspect of the present invention, when the density of the target pixel is a value corresponding to a density lower than the low density reference value, the target pixel is binarized into a low density pixel (see FIG. 4). 4. The method according to claim 3, further comprising a step S11).
An image processing apparatus as described in the above. According to this configuration, when the density of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than the low density reference value, simple binarization processing is performed on the pixel of interest. Thus, the low-density pixels can be surely binarized into low-density pixels.

【0017】請求項5記載の発明は、画像を構成する各
画素の多値濃度を誤差拡散処理によって二値化する画像
処理方法であって、画像を構成する各画素を順次注目画
素とし、この注目画素の濃度値と周辺の所定の位置関係
の画素における二値化時の発生誤差である二値化誤差と
の加算値を二値化基準値に照らして、注目画素を高濃度
画素または低濃度画素に二値化するステップと、注目画
素の二値化時に生じる二値化誤差を、周辺の所定の位置
関係の画素に分配するステップと、注目画素の濃度が上
記二値化基準値よりも高濃度に相当する所定の高濃度基
準値よりもさらに高濃度に相当する値であるときに、上
記周辺の所定の位置関係の画素への二値化誤差の分配を
禁止するステップとを含むことを特徴とする画像処理方
法である。
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an image processing method for binarizing a multi-value density of each pixel constituting an image by an error diffusion process, wherein each pixel constituting the image is sequentially set as a target pixel. The addition value of the density value of the target pixel and the binarization error, which is an error generated at the time of binarization in surrounding pixels having a predetermined positional relationship, is illuminated with the binarization reference value, and the target pixel is set to a high density pixel or a low density pixel. Binarizing to a density pixel; distributing a binarization error generated when the target pixel is binarized to surrounding pixels having a predetermined positional relationship; Prohibiting the distribution of the binarization error to the pixels having a predetermined positional relationship in the vicinity when the value is also a value corresponding to a higher density than the predetermined high density reference value corresponding to the high density. An image processing method characterized in that:

【0018】この方法により、請求項1の発明と同様な
効果が得られる。請求項6記載の発明は、注目画素の濃
度値が上記高濃度基準値よりも高濃度に相当する値であ
るときに、注目画素を高濃度画素に二値化するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項5記載の画像処理
方法である。この方法により、請求項2の発明と同様な
効果を達成できる。
According to this method, the same effect as that of the first aspect can be obtained. The invention according to claim 6 further includes a step of binarizing the pixel of interest into a high density pixel when the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a higher density than the high density reference value. The image processing method according to claim 5, wherein According to this method, the same effect as the second aspect of the invention can be achieved.

【0019】請求項7記載の発明は、注目画素の濃度値
が上記二値化基準値よりも低濃度に相当する所定の低濃
度基準値よりもさらに低濃度に相当する値であるとき
に、上記所定の位置関係の画素への二値化誤差の分配を
禁止するステップをさらに含むことを特徴とする請求項
5または6記載の画像処理方法である。この方法によ
り、請求項3の発明と同様な効果が達成される。
According to a seventh aspect of the present invention, when the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than a predetermined low density reference value corresponding to a density lower than the binarization reference value, 7. The image processing method according to claim 5, further comprising a step of prohibiting distribution of the binarization error to the pixels having the predetermined positional relationship. According to this method, the same effect as the third aspect of the invention is achieved.

【0020】請求項8記載の発明は、注目画素の濃度が
上記低濃度基準値よりも低濃度に相当する値であるとき
に、注目画素を低濃度画素に二値化するステップをさら
に含むことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法で
ある。この方法により、請求項4の発明と同様な効果が
得られる。
The invention according to claim 8 further includes the step of binarizing the pixel of interest into a low density pixel when the density of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than the low density reference value. The image processing method according to claim 7, wherein According to this method, the same effect as the invention of claim 4 can be obtained.

【0021】[0021]

【発明の実施の形態】以下では、この発明の実施の形態
を、添付図面を参照して詳細に説明する。図1は、この
発明の一実施形態が適用されたファクシミリ装置の画像
処理に関連する部分の電気的構成を示すブロック図であ
る。ファクシミリ装置にセットされた原稿は、スキャナ
1で読み取られる。スキャナ1には、CCDイメージセ
ンサやCISイメージセンサ等の画像読取のためのイメ
ージセンサが含まれている。イメージセンサは、2次元
データを読み取るエリアセンサであってもよく、ライン
データを読み取るニリアイメージセンサであってもよ
い。通常は、装置を廉価に構成するために、ラインイメ
ージセンサが使用される。
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of a portion related to image processing of a facsimile apparatus to which an embodiment of the present invention is applied. The document set on the facsimile machine is read by the scanner 1. The scanner 1 includes an image sensor for reading an image, such as a CCD image sensor or a CIS image sensor. The image sensor may be an area sensor that reads two-dimensional data, or a niria image sensor that reads line data. Usually, a line image sensor is used to make the device inexpensive.

【0022】スキャナ1で読み取られた原稿のイメージ
データは、入力インタフェース部2へ与えられ、このイ
ンタフェース部2で信号のサンプルホールド処理等が行
われる。入力インタフェース部2は、この実施形態にお
いては、アナログ回路で構成されており、上記処理はア
ナログ的に行われる。入力インタフェース部2で処理さ
れたイメージデータは、ディジタルAGC回路3へ与え
られて、信号(イメージデータ)のレベルを所望の範囲
に納めるためのゲインコントロールが行われ、かつ、ア
ナログ信号からディジタル信号への変換が行われる。
Image data of a document read by the scanner 1 is supplied to an input interface unit 2, which performs signal sample-and-hold processing and the like. In this embodiment, the input interface unit 2 is configured by an analog circuit, and the above processing is performed in an analog manner. The image data processed by the input interface unit 2 is applied to a digital AGC circuit 3, where a gain control for keeping the level of a signal (image data) within a desired range is performed, and an analog signal is converted to a digital signal. Is performed.

【0023】次いで、ゲインコントロールされたイメー
ジデータは、シェーディング補正回路4へ与えられ、シ
ェーディング歪みが軽減または除去される。シェーディ
ング歪みとは、スキャナ1で原稿を読み取る際の読み取
り用光源の照明むらやその他の原因による画素間濃度む
らをいう。シェーディング歪みが軽減または除去された
イメージデータは、次に、領域分離回路5へ与えられ
る。領域分離回路5では、入力されるイメージデータが
文字を読み取ったイメージデータ(文字データ)である
か、写真を読み取ったイメージデータ(写真データ)で
あるか、または、印刷写真、たとえば新聞紙や雑誌等の
写真画像を読み取った網点のイメージデータ(網点デー
タ)であるのかの判別か行われる。
Next, the gain-controlled image data is applied to a shading correction circuit 4 to reduce or eliminate shading distortion. The shading distortion refers to unevenness in illumination of a reading light source when reading an original by the scanner 1 or unevenness in density between pixels due to other causes. The image data from which the shading distortion has been reduced or removed is next provided to the area separating circuit 5. In the region separating circuit 5, the input image data is image data (character data) obtained by reading characters, image data (photo data) obtained by reading a photograph, or a printed photograph, such as newspaper or magazine. It is determined whether the image data is image data (halftone data) of halftone dots obtained by reading the photographic image.

【0024】もし、入力されるイメージデータに、文字
データ、写真データおよび網点データが混在されている
場合には、各データの領域分離が行われる。領域分離回
路5の出力側には、領域分離されたデータの種類別に異
なる処理を施すフィルタ部6が接続されている。フィル
タ部6は、微分フィルタ6A、積分フィルタ6B、積分
微分フィルタ6Cおよびデータスルーフィルタ6Dを備
えている。そして、フィルタ部6は、領域分離回路5か
ら各画素がいずれの領域のデータであるかを表す領域分
離信号を受けて、各画素に対して適切なフィルタによる
処理を施す。すなわち、文字データは、微分フィルタ6
Aに与えられ、輪郭を鮮明にするための処理が施され
る。網点データは、積分フィルタ6Bに与えられ、デー
タの平滑化がされる。また、各領域の境界画素は、積分
微分フィルタ6Cに与えられ、異なる画素情報の急激な
濃度変化を緩和するための処理が施される(この場合、
データスルーフィルタ6Dが選択されてもよい。)。さ
らに、文字データおよび網点データ以外のデータ、すな
わち、写真データは、データスルーフィルタ6Dに与え
られ、そのまま、次の回路に送られる。領域分離信号に
対応するフィルタの決定は、レジスタで選択可能であ
る。
If character data, photograph data and halftone data are mixed in the input image data, each data is separated into regions. On the output side of the region separation circuit 5, a filter unit 6 that performs different processing for each type of region-separated data is connected. The filter unit 6 includes a differentiation filter 6A, an integration filter 6B, an integration differentiation filter 6C, and a data through filter 6D. Then, the filter unit 6 receives, from the region separation circuit 5, a region separation signal indicating which region each pixel belongs to, and performs an appropriate filter process on each pixel. That is, the character data is stored in the differential filter 6.
A, and a process for sharpening the outline is performed. The halftone data is supplied to the integration filter 6B, and the data is smoothed. Also, the boundary pixels of each region are given to the integral / differential filter 6C, and are subjected to a process for alleviating a sudden change in density of different pixel information (in this case,
Data through filter 6D may be selected. ). Further, data other than the character data and the halftone dot data, that is, the photographic data, is given to the data through filter 6D and sent to the next circuit as it is. The determination of the filter corresponding to the region separation signal can be selected by a register.

【0025】フィルタ部6からのデータは、ズーム・ス
ムージング回路9へ与えられる。ズーム・スムージング
回路9では、画像を拡大または縮小する場合に、その拡
大または縮小処理およびそれに伴う画像の歪みを補正す
る処理が行われる。もし、画像を拡大または縮小しない
場合には、ズーム・スムージング回路9は、イメージデ
ータに何らの処理も施さない。
The data from the filter section 6 is applied to a zoom / smoothing circuit 9. In the case of enlarging or reducing an image, the zoom / smoothing circuit 9 performs an enlarging or reducing process and a process of correcting image distortion accompanying the enlarging or reducing process. If the image is not enlarged or reduced, the zoom / smoothing circuit 9 does not perform any processing on the image data.

【0026】ズーム・スムージング回路9までの処理を
経たイメージデータは、その後、種類に応じて次のいず
れかの回路での処理が施され、多値データ(たとえば、
8ビット(0〜255))から二値データ(0または
1)への変換が行われる。すなわち、イメージデータが
写真データまたは網点データであって、中間調処理を施
すべきものである場合には、γ補正回路10へ与えら
れ、人間の目の特性に合わせるようにデータの感度特性
が補正される。さらに、誤差拡散回路11へ与えられて
良好な中間調表現のための処理が施されたうえで、二値
化される。この実施形態は、この誤差拡散回路11の構
成および処理に特徴がある。
The image data having undergone the processing up to the zoom / smoothing circuit 9 is then subjected to processing in one of the following circuits depending on the type, and multi-valued data (for example,
Conversion from 8 bits (0 to 255)) to binary data (0 or 1) is performed. That is, when the image data is photograph data or halftone data and is to be subjected to halftone processing, the image data is supplied to the γ correction circuit 10 and the sensitivity characteristics of the data are adjusted to match the characteristics of human eyes. Will be corrected. Further, it is given to the error diffusion circuit 11 and subjected to a process for good halftone expression, and then binarized. This embodiment is characterized by the configuration and processing of the error diffusion circuit 11.

【0027】他方、イメージデータが文字データであ
り、単純二値化処理を施すべきデータの場合には、二値
化回路12へ与えられる。二値化回路12は、二値化の
ためのスライスレベルを調整して、背景と文字や線画等
とを区別する。このとき、濃度が適正になるよう、自動
濃度調整処理も行われる。そして二値化回路12の出力
は、孤立点除去回路13へ与えられて、ノイズ等のため
に現れた孤立した黒点や白点等の除去がなされる。
On the other hand, if the image data is character data and data to be subjected to simple binarization processing, it is supplied to the binarization circuit 12. The binarization circuit 12 adjusts a slice level for binarization to distinguish a background from characters, line drawings, and the like. At this time, an automatic density adjustment process is also performed so that the density becomes appropriate. The output of the binarizing circuit 12 is supplied to an isolated point removing circuit 13 to remove isolated black points and white points that appear due to noise or the like.

【0028】以上の処理により生成された二値化データ
は、出力回路14へ与えられ、図示しない送信回路へ出
力され、或いは印刷回路へ出力される。図2は、誤差拡
散回路11での処理を説明するための図である。誤差拡
散処理は、或る画素P0を二値化したときに、この画素
P0の多値濃度データと二値化結果(白または黒)とに
基づいて、後述する方法により二値化誤差を求め、この
二値化誤差を画素P0の周辺の画素に所定の分配比率で
分配する処理である。
The binarized data generated by the above processing is supplied to the output circuit 14, and is output to a transmitting circuit (not shown) or to a printing circuit. FIG. 2 is a diagram for explaining processing in the error diffusion circuit 11. In the error diffusion processing, when a certain pixel P0 is binarized, a binarization error is obtained by a method described later based on the multi-value density data of the pixel P0 and the binarization result (white or black). This is a process of distributing the binarization error to pixels around the pixel P0 at a predetermined distribution ratio.

【0029】この実施形態では、画素P0で発生した二
値化誤差は、画素P0に対してスキャナ1による画像読
取時の主走査方向RMおよび副走査方向RSの各下流側
にそれぞれ隣接する画素P1,P5に対して誤差拡散係
数1/4を乗じて分配される。また、画素P1に対して
主走査方向RMの下流側に隣接する画素P2と、画素P
5に対して主走査方向RMの上流側の2つの画素P3,
P4と、画素P5に対して主走査方向RMの下流側に隣
接する画素P6とに、誤差拡散係数1/8を乗じて分配
される。
In this embodiment, the binarization error generated at the pixel P0 is caused by the pixel P1 adjacent to the pixel P0 on the downstream side in the main scanning direction RM and the sub-scanning direction RS when the scanner 1 reads an image. , P5 by the error diffusion coefficient 1 /. A pixel P2 adjacent to the pixel P1 on the downstream side in the main scanning direction RM and a pixel P2
5, two pixels P3 on the upstream side in the main scanning direction RM.
P4 and a pixel P6 that is adjacent to the pixel P5 on the downstream side in the main scanning direction RM are distributed by multiplying the error diffusion coefficient by 8.

【0030】誤差拡散回路11は、画像を構成する各画
素を順次注目画素として処理していく。注目画素に対す
る誤差拡散処理では、周辺の画素から分配される誤差を
注目画素の濃度データに加算し、この加算結果に対して
二値化処理が施されることになる。この処理を図3を参
照して説明する。注目画素Aを中心に考えると、この注
目画素Aには、前ラインL1の画素G,E,Dでの二値
化誤差HG(G),HG(E),HG(D)が、誤差拡
散係数1/8を乗じて分配される。または、画素Fでの
二値化誤差HG(F)は、誤差拡散係数1/4を乗じて
分配される。注目画素Aを含む現ラインL2について
は、その主走査方向RMの上流側に隣接する画素Bでの
二値化誤差HG(B)が誤差拡散係数1/4を乗じて分
配され、さらに画素Bに対して主走査方向RMの上流側
に位置する画素Cでの二値化誤差HG(C)が誤差拡散
係数1/8を乗じて分配される。
The error diffusion circuit 11 sequentially processes each pixel constituting the image as a target pixel. In the error diffusion process for the pixel of interest, an error distributed from surrounding pixels is added to the density data of the pixel of interest, and the result of this addition is subjected to a binarization process. This processing will be described with reference to FIG. When the pixel of interest A is considered as the center, the binarization errors HG (G), HG (E), and HG (D) at the pixels G, E, and D of the previous line L1 are distributed to the pixel of interest A. The distribution is multiplied by a factor of 1/8. Alternatively, the binarization error HG (F) at the pixel F is distributed by multiplying the error diffusion coefficient by 1/4. With respect to the current line L2 including the pixel of interest A, the binarization error HG (B) at the pixel B adjacent on the upstream side in the main scanning direction RM is distributed by multiplying the error diffusion coefficient by 1/4. , The binarization error HG (C) at the pixel C located on the upstream side in the main scanning direction RM is distributed by multiplying the error diffusion coefficient by 1/8.

【0031】注目画素Aに対する二値化処理では、ま
ず、この注目画素Aに分配される誤差を加算した累積誤
差値RG(A)が下記第(5) 式に従って演算される。
In the binarization process for the target pixel A, first, a cumulative error value RG (A) obtained by adding the errors distributed to the target pixel A is calculated according to the following equation (5).

【0032】[0032]

【数1】 (Equation 1)

【0033】そして、注目画素Aに関してγ補正回路1
0から与えられた多値濃度データGOUT(A)と累積
誤差値RG(A)とを加算した下記第(6) 式に示す二値
化処理対象値T(A)と、所定の二値化しきい値THと
を比較して、注目画素Aに関する二値化が行われる。 T(A)=GOUT(A)+RG(A) ・・・・・・ (6) ただし、この実施形態においては、注目画素Aのデータ
GOUT(A)が高濃度基準値GOSAB(たとえば
「230」)よりも大きい場合には、誤差拡散処理を行
うことなく、その注目画素Aを黒画素に二値化し、ま
た、注目画素AのデータGOUT(A)が低濃度基準値
(たとえば「25」)よりも小さい場合には、誤差拡散
処理を行うことなく、その注目画素Aを白画素に二値化
するようにしている。この場合「誤差拡散処理を行わな
い」とは、注目画素Aにおける二値化誤差の周辺画素へ
の分配を行わないこと、すなわち、注目画素Aにおける
二値化誤差を零とすることを意味する。
The gamma correction circuit 1 for the pixel of interest A
A binarization processing target value T (A) shown in the following equation (6) obtained by adding the multi-value density data GOUT (A) given from 0 and the accumulated error value RG (A), and a predetermined binarization Binarization of the target pixel A is performed by comparing the threshold value TH. T (A) = GOUT (A) + RG (A) (6) However, in this embodiment, the data GOUT (A) of the target pixel A is a high density reference value GOSAB (for example, “230”). ), The target pixel A is binarized to a black pixel without performing the error diffusion process, and the data GOUT (A) of the target pixel A is a low density reference value (for example, “25”). If it is smaller, the target pixel A is binarized to a white pixel without performing the error diffusion process. In this case, “do not perform error diffusion processing” means that the binarization error in the target pixel A is not distributed to peripheral pixels, that is, the binarization error in the target pixel A is set to zero. .

【0034】高濃度基準値GOSABよりも大きなデー
タに相当する濃度は、人間の目にははっきりと黒色と観
察される濃度であるので、このようなデータの画像領域
に対しては、中間調表現が不要である。同様に、低濃度
基準値GOSAWよりも小さなデータに相当する濃度
は、人間の目にははっきりと白色と観察される濃度であ
り、このようなデータの画像領域に対しても、中間調表
現が不要である。
The density corresponding to the data larger than the high density reference value GOSAB is a density that is clearly observed as black by the human eye. Is unnecessary. Similarly, a density corresponding to data smaller than the low-density reference value GOSAW is a density that is clearly observed as white by the human eye, and a halftone expression is also applied to an image area of such data. Not required.

【0035】図4は、誤差拡散回路11による処理内容
を説明するためのフローチャートである。まず、注目画
素の濃度データGOUT(γ補正後のデータ)が、低濃
度基準値GOSAW以上高濃度基準値GOSAB以下の
範囲内の値かどうかが判断される(ステップS1)。濃
度データGOUTが上記の範囲内の値を有しているなら
ば、この濃度データGOUTに累積誤差値RGが加算さ
れて、二値化処理対象値Tが求められる(ステップS
2)。そして、この二値化対象値Tが二値化しきい値
(この実施形態では、「128」)以上であれば(ステ
ップS3)、その注目画素が黒画素に二値化され(ステ
ップS4)、かつ、下記第(7) 式に従って、二値化誤差
HGが求められる(ステップS5)。二値化対象値Tが
上記二値化しきい値未満であれば、その注目画素が白画
素に二値化され(ステップS6)、かつ、下記第(8) 式
に従って、二値化誤差HGが求められる(ステップS
7)。
FIG. 4 is a flow chart for explaining the processing contents of the error diffusion circuit 11. First, it is determined whether or not the density data GOUT (data after γ correction) of the target pixel is a value within a range from a low density reference value GOSAW to a high density reference value GOSAB (step S1). If the density data GOUT has a value within the above range, the cumulative error value RG is added to the density data GOUT to obtain a binarization processing target value T (step S).
2). If the binarization target value T is equal to or greater than the binarization threshold value (“128” in this embodiment) (step S3), the target pixel is binarized to a black pixel (step S4). In addition, the binarization error HG is obtained according to the following equation (7) (step S5). If the binarization target value T is less than the binarization threshold, the target pixel is binarized to a white pixel (step S6), and the binarization error HG is calculated according to the following equation (8). Required (step S
7).

【0036】 HG=GOUT+RG−255 ・・・・・・ (7) HG=GOUT+RG−0 ・・・・・・ (8) 一方、濃度データGOUTが低濃度基準値GOSAW以
上高濃度基準値GOSAB以下の範囲外の値の場合に
は、この濃度データGOUTが高濃度基準値GOSAB
を超えているかどうかが判断される(ステップS8)。
そして、濃度データGOUTが高濃度基準値GOSAB
を超えていれば、その注目画素を黒画素に二値化する
(ステップS9)。このとき、二値化誤差HGは零とさ
れ(ステップS10)、この注目画素における二値化誤
差の分配は行われない。
HG = GOUT + RG-255 (7) HG = GOUT + RG-0 (8) On the other hand, the density data GOUT is not less than the low density reference value GOSAW and not more than the high density reference value GOSAB. If the value is out of the range, the density data GOUT is set to the high density reference value GOSAB.
Is determined (step S8).
Then, the density data GOUT is changed to the high density reference value GOSAB.
Is exceeded, the target pixel is binarized to a black pixel (step S9). At this time, the binarization error HG is set to zero (step S10), and the binarization error is not distributed to the target pixel.

【0037】ステップS6において濃度データGOUT
が高濃度基準値GOSABを超えていない場合には、こ
の濃度データGOUTは低濃度基準値GOSAW未満で
あると判断できるから、その注目画素は白画素に二値化
される(ステップS11)。この場合にも、二値化誤差
HGは零とされ(ステップS10)、この注目画素にお
ける二値化誤差の分配は行われない。
In step S6, the density data GOUT
Does not exceed the high density reference value GOSAB, it can be determined that the density data GOUT is less than the low density reference value GOSAW, and the target pixel is binarized to a white pixel (step S11). Also in this case, the binarization error HG is set to zero (step S10), and the binarization error is not distributed to the target pixel.

【0038】下記表1に、誤差拡散回路11における上
述の処理をまとめて示す。
Table 1 below summarizes the above processing in the error diffusion circuit 11.

【0039】[0039]

【表1】 [Table 1]

【0040】以上のようにこの実施形態によれば、高濃
度基準値GOSABよりも大きな濃度データの画素およ
び低濃度基準値GOSAWよりも小さな濃度データの画
素に対しては、誤差拡散処理を行わず、単純二値化処理
を行うようにしており、このような画素から周辺の画素
に対する二値化誤差の分配が行われないようになってい
る。そのため、ベタ黒の領域に白色の画素が出現した
り、白色の領域に黒色の画素が出現したりすることがな
く、良好な画像の再現が可能になる。これにより、ベタ
黒の領域および白色の領域を黒画素および白画素でそれ
ぞれ埋め尽くして再生できるので、黒ベタ部の再現性が
良好になり、また、地肌かぶりを防止できる。
As described above, according to this embodiment, the error diffusion processing is not performed on the pixels of the density data larger than the high density reference value GOSAB and the pixels of the density data smaller than the low density reference value GOSAW. , Simple binarization processing is performed, and distribution of a binarization error from such a pixel to peripheral pixels is not performed. Therefore, a good image can be reproduced without white pixels appearing in a solid black area or black pixels appearing in a white area. As a result, the solid black area and the white area can be reproduced while being filled with the black pixels and the white pixels, respectively, so that the reproducibility of the solid black portion is improved and the background fogging can be prevented.

【0041】また、写真画像中の文字画像や、地肌画像
上に重ねて形成された文字画像は、確実に黒画素で再生
されるので、このような文字画像の再生も良好に行え
る。この発明の1つの実施形態について説明したが、こ
の発明は、他の形態でも実施することができる。たとえ
ば、地肌かぶりがさほど問題でない状況においては、高
濃度基準値GOSAB以下の濃度データに対しては、低
濃度基準値GOSAW未満であっても、誤差拡散処理を
施すようにしてもよい。この場合においても、黒ベタ部
の再現性および写真または地肌画像中における文字画像
を良好に再現できる。
Since a character image in a photographic image and a character image formed so as to be superimposed on a background image are reliably reproduced with black pixels, such character images can be reproduced well. Although one embodiment of the present invention has been described, the present invention can be implemented in other embodiments. For example, in a situation where background fogging is not so problematic, error diffusion processing may be performed on density data equal to or lower than the high density reference value GOSAW, even if the density data is lower than the low density reference value GOSAW. Also in this case, the reproducibility of the solid black portion and the character image in the photograph or the background image can be favorably reproduced.

【0042】また、上記の実施形態では、ファクシミリ
装置を例にとったが、この発明は、イメージスキャナや
ディジタル複写機のように、光学的に画像を読み取って
得られた画像データを処理する装置に対して広く適用す
ることができる。その他、特許請求の範囲に記載された
技術的事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能で
ある。
In the above embodiment, a facsimile apparatus is taken as an example. However, the present invention relates to an apparatus for processing image data obtained by optically reading an image, such as an image scanner or a digital copying machine. Can be widely applied to In addition, it is possible to make various design changes within the technical scope described in the claims.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】この発明の一実施形態が適用されたファクシミ
リ装置の画像処理に関連する電気的構成を示すブロック
図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration related to image processing of a facsimile apparatus to which an embodiment of the present invention is applied.

【図2】誤差拡散処理を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining an error diffusion process.

【図3】誤差拡散処理を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining an error diffusion process.

【図4】誤差拡散回路の動作を説明するためのフローチ
ャートである。
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the error diffusion circuit.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 スキャナ 11 誤差拡散回路 1 scanner 11 error diffusion circuit

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】画像を構成する各画素の多値濃度を誤差拡
散処理によって二値化する画像処理装置であって、 画像を構成する各画素を順次注目画素とし、この注目画
素の濃度値と周辺の所定の位置関係の画素における二値
化時の発生誤差である二値化誤差との加算値を二値化基
準値に照らして、注目画素を高濃度画素または低濃度画
素に二値化する誤差拡散処理手段と、 注目画素の二値化時に生じる二値化誤差を、周辺の所定
の位置関係の画素に分配する誤差分配手段と、 注目画素の濃度が上記二値化基準値よりも高濃度に相当
する所定の高濃度基準値よりもさらに高濃度に相当する
値であるときに、上記誤差分配手段による二値化誤差の
分配を禁止する手段とを含むことを特徴とする画像処理
装置。
An image processing apparatus for binarizing a multi-value density of each pixel constituting an image by an error diffusion process, wherein each pixel constituting an image is sequentially set as a target pixel, and a density value of the target pixel and The pixel of interest is binarized to a high-density pixel or a low-density pixel by illuminating an added value with a binarization error, which is an error generated at the time of binarization, in a pixel having a predetermined positional relationship in the vicinity with a binarization reference value. Error diffusion processing means, and error distribution means for distributing a binarization error generated at the time of binarization of the pixel of interest to surrounding pixels having a predetermined positional relationship. Means for inhibiting distribution of the binarization error by the error distribution means when the value is higher than a predetermined high density reference value corresponding to high density. apparatus.
【請求項2】注目画素の濃度値が上記高濃度基準値より
も高濃度に相当する値であるときに、注目画素を高濃度
画素に二値化する手段をさらに含むことを特徴とする請
求項1記載の画像処理装置。
2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising means for binarizing the pixel of interest into a high density pixel when the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a higher density than the high density reference value. Item 2. The image processing apparatus according to Item 1.
【請求項3】注目画素の濃度値が上記二値化基準値より
も低濃度に相当する所定の低濃度基準値よりもさらに低
濃度に相当する値であるときに、上記誤差分配手段によ
る二値化誤差の分配を禁止する手段をさらに含むことを
特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。
3. When the density value of a pixel of interest is a value corresponding to a density lower than a predetermined low density reference value corresponding to a density lower than the binarization reference value, the error distribution means performs 3. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a unit that prohibits distribution of the binarization error.
【請求項4】注目画素の濃度が上記低濃度基準値よりも
低濃度に相当する値であるときに、注目画素を低濃度画
素に二値化する手段をさらに含むことを特徴とする請求
項3記載の画像処理装置。
4. The apparatus according to claim 1, further comprising means for binarizing the pixel of interest into a low density pixel when the density of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than the low density reference value. 3. The image processing device according to 3.
【請求項5】画像を構成する各画素の多値濃度を誤差拡
散処理によって二値化する画像処理方法であって、 画像を構成する各画素を順次注目画素とし、この注目画
素の濃度値と周辺の所定の位置関係の画素における二値
化時の発生誤差である二値化誤差との加算値を二値化基
準値に照らして、注目画素を高濃度画素または低濃度画
素に二値化するステップと、 注目画素の二値化時に生じる二値化誤差を、周辺の所定
の位置関係の画素に分配するステップと、 注目画素の濃度が上記二値化基準値よりも高濃度に相当
する所定の高濃度基準値よりもさらに高濃度に相当する
値であるときに、上記周辺の所定の位置関係の画素への
二値化誤差の分配を禁止するステップとを含むことを特
徴とする画像処理方法。
5. An image processing method for binarizing a multi-valued density of each pixel constituting an image by an error diffusion process, wherein each pixel constituting an image is sequentially set as a target pixel, and a density value of the target pixel is determined. The pixel of interest is binarized to a high-density pixel or a low-density pixel by illuminating an added value with a binarization error, which is an error generated at the time of binarization, in a pixel having a predetermined positional relationship in the vicinity with a binarization reference value. And distributing a binarization error generated when the target pixel is binarized to surrounding pixels having a predetermined positional relationship. The density of the target pixel corresponds to a higher density than the binarization reference value. Prohibiting distribution of a binarization error to pixels having a predetermined positional relationship in the vicinity when the value corresponds to a higher density than a predetermined high density reference value. Processing method.
【請求項6】注目画素の濃度値が上記高濃度基準値より
も高濃度に相当する値であるときに、注目画素を高濃度
画素に二値化するステップをさらに含むことを特徴とす
る請求項5記載の画像処理方法。
6. The method according to claim 1, further comprising the step of binarizing the pixel of interest into a high density pixel when the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a higher density than the high density reference value. Item 6. The image processing method according to Item 5.
【請求項7】注目画素の濃度値が上記二値化基準値より
も低濃度に相当する所定の低濃度基準値よりもさらに低
濃度に相当する値であるときに、上記所定の位置関係の
画素への二値化誤差の分配を禁止するステップをさらに
含むことを特徴とする請求項5または6記載の画像処理
方法。
7. When the density value of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than a predetermined low density reference value corresponding to a density lower than the binarization reference value, the predetermined positional relationship is determined. 7. The image processing method according to claim 5, further comprising a step of prohibiting distribution of the binarization error to the pixels.
【請求項8】注目画素の濃度が上記低濃度基準値よりも
低濃度に相当する値であるときに、注目画素を低濃度画
素に二値化するステップをさらに含むことを特徴とする
請求項7記載の画像処理方法。
8. The method according to claim 1, further comprising the step of binarizing the pixel of interest into a low density pixel when the density of the pixel of interest is a value corresponding to a density lower than the low density reference value. 7. The image processing method according to 7.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008258908A (en) * 2007-04-04 2008-10-23 Kyocera Mita Corp Image processor

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JP2008258908A (en) * 2007-04-04 2008-10-23 Kyocera Mita Corp Image processor

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