JPH11215377A - 画像処理方法および装置 - Google Patents

画像処理方法および装置

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JPH11215377A JP10011497A JP1149798A JPH11215377A JP H11215377 A JPH11215377 A JP H11215377A JP 10011497 A JP10011497 A JP 10011497A JP 1149798 A JP1149798 A JP 1149798A JP H11215377 A JPH11215377 A JP H11215377A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 誤差拡散処理を行って、画像データの少階調
化を行いながら、簡単な処理で画品質の劣化を防止でき
るようにする。 【解決手段】 画像処理装置１０は、減算器１１によっ
て入力画像データｘ（ｉ，ｊ）からフィルタ１５の出力
データを減算し、減算器１１の出力データを量子化器１
２によって量子化し、量子化器１２の出力データを出力
画像データｙ（ｉ，ｊ）として出力する。また、減算器
１３によって、量子化器１２の出力データから減算器１
１の出力データが減算されて量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）
が生成され、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）は、量子化誤差
変換部１４によって、量子化器１２における量子化後の
量子化レベルに応じて、各量子化レベル毎に定められた
範囲内の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）に変換される。量子
化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）はフィルタ１５に入力され、フィ
ルタ１５の出力データは減算器１１に入力される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、誤差拡散処理を行
って画像データの少階調化を行う画像処理方法および装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、コンピュータで作成したり画像
入力装置で入力して得られたような多階調の画像を、よ
り少ない階調のプリンタ等の画像出力装置によって出力
する場合には、画像データの少階調化を行う必要があ
る。このように画像データの少階調化を行う場合でも、
原画像が持つ画品質をできるだけ維持する技術として、
従来より擬似中間調表現が利用されている。擬似中間調
表現の手法としては、種々提案されているが、そのう
ち、誤差拡散法による疑似中間調表現は、画品質が良い
ため、出力階調が２値のプリンタ等で広く利用されてい
る。誤差拡散法は、注目画素について発生した量子化誤
差を、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像
データに対して拡散する方法である。
【０００３】ここで、一般的な誤差拡散法の原理（文献
「貴家仁志，八重光男，“ディジタル画像データのＣに
よる階調変換技法”，「インターフェース」，Ａｕｇ，
１９９３，第１５８〜１７１ページ」参照）について詳
しく説明する。
【０００４】誤差拡散法は、人間の視覚特性を考慮し
て、量子化誤差を高域に変調することによって目立たな
くし、擬似中間調を表現する方法である。図１４は、一
般的な誤差拡散処理を実現するための画像処理装置の構
成を示すブロック図である。この画像処理装置は、入力
画像データｘ（ｉ，ｊ）から後述するフィルタ１１４の
出力データを減算する減算器１１１と、この減算器１１
１の出力データを量子化して、出力画像データｙ（ｉ，
ｊ）として出力する量子化器（図ではＱと記す。）１１
２と、出力画像データｙ（ｉ，ｊ）から減算器１１１の
出力データを減算する減算器１１３と、この減算器１１
３の出力データに対して所定のフィルタリング処理を行
って、減算器１１１に出力するフィルタ１１４とを備え
ている。なお、図中、ｅ（ｉ，ｊ）は、量子化器１１２
における量子化によって発生する量子化誤差を表してい
る。従って、減算器１１３の出力データは、量子化誤差
ｅ（ｉ，ｊ）となる。なお、ｉ，ｊは、互いに直交する
２方向（以下、ｉ方向およびｊ方向という。）の各座標
を表している。
【０００５】フィルタ１１４は、一種の線形フィルタで
あり、ここでは、その伝達関数を、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）とす
る。なお、ｚ1,ｚ2 は、それぞれ、ｉ方向、ｊ方向に関
するｚ変換における変数である。図１４に示した画像処
理装置の構成全体は、２次元のΣΔ変調回路とみなすこ
とができる。従って、この画像処理装置における入出力
関係は、次の式（１）のように与えられる。
【０００６】
【数１】 Ｙ（ｚ1,ｚ2 ）＝Ｘ（ｚ1,ｚ2 ）＋Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）…（１）
【０００７】なお、式（１）において、Ｙ（ｚ
1,ｚ2 ），Ｘ（ｚ1,ｚ2 ），Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）は、それぞ
れ、ｙ（ｉ，ｊ），ｘ（ｉ，ｊ），ｅ（ｉ，ｊ）をｚ変
換した値である。また、量子化誤差Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）を変
調するフィルタの伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）は、次の式
（２）で与えられる。
【０００８】
【数２】 Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）＝１−Ｇ（ｚ1,ｚ2 ） …（２）
【０００９】伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）は、２次元の有限
インパルス応答（ＦＩＲ）ハイパスフィルタを表してお
り、このハイパスフィルタは、量子化誤差Ｅ（ｚ
1,ｚ2 ）の高域への変調特性を決定する誤差変調用フィ
ルタとなる。なお、以下、伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ），Ｇ
（ｚ1,ｚ2 ）で表されるフィルタを表す場合にも、フィ
ルタＨ（ｚ1,ｚ2 ），フィルタＧ（ｚ1,ｚ2 ）と記す。
【００１０】Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）は、次の式（３）のように
表される。
【００１１】
【数３】 Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）＝ΣΣｇ（ｎ１，ｎ２）ｚ1 -n1 ｚ2 -n2 …（３）
【００１２】なお、式（３）中の最初のΣはｎ１が−Ｎ
1 からＭ1 についての総和を表し、次のΣはｎ２が−Ｎ
2 からＭ2 についての総和を表している。ただし、
Ｎ1 ，Ｍ1 ，Ｎ2 ，Ｍ2 は、それぞれ所定の正の整数で
ある。また、ｇ（ｎ１，ｎ２）は、フィルタ係数であ
り、ｎ１＝０，ｎ２＝０は、注目画素を表す。
【００１３】ここで、式（４）に、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）の係
数ｇ（ｉ，ｊ）の例として、代表的なフィルタの場合の
例を挙げる。なお、式中の＊は注目画素を表し、ｇ
（０，０）＝０となる。
【００１４】
【数４】
【００１５】式（４）で表されるフィルタＧ（ｚ
1,ｚ2 ）を用いた誤差変調用フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）の
周波数特性を図１５に示す。なお、図１５において、周
波数を表す数値は、絶対値が大きいほど周波数が高いこ
とを表している。式（４）で表されるフィルタＧ（ｚ1,
ｚ2 ）およびこれを用いたフィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）は、
Ｊａｒｖｉｓ，Ｊｕｄｉｃｅ＆Ｎｉｎｋｅのフィルタ
（以下、Ｊａｒｖｉｓのフィルタと言う。）と呼ばれる
ものである。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような従来の誤差拡散法では、次のような２つの問題点
があった。第１の問題点は、ハイライト領域（ドットが
疎が領域）の立ち上がり部でドットの発生が大幅に遅れ
てしまい、同様に、シャドー領域（ドットが密な領域）
の立ち上がり部で白ドット（ドットに囲まれたドットの
無い点状の部分）の発生が大幅に遅れてしまう現象が発
生することである。なお、本出願において、この現象
を、ドット遅延現象と呼ぶ。
【００１７】第２の問題点は、画像がハイライト領域以
外の領域（例えばシャドー領域）からハイライト領域に
変化する部分で尾を引いたようにドットが抜けてしま
い、同様に、画像がシャドー領域以外の領域（例えばハ
イライト領域）からシャドー領域に変化する部分で尾を
引いたように白ドットが抜けてしまう現象が発生するこ
とである。なお、本出願において、この現象を、尾引き
現象と呼ぶ。
【００１８】ここで、図１６および図１７を参照して、
上述のドット遅延現象および尾引き現象が発生している
典型的を画像の例について説明する。図１６は、原画像
を示している。この原画像において、階調値の範囲は
“０”から“２５５”となっている。原画像において、
背景のハイライト領域の階調値は“２５３”、中央の矩
形のシャドー領域の階調値は“２”になっている。ま
た、原画像において、シャドー領域の右下に描かれた薄
い斜めの直線の階調値は“２１０”〜“２４０”になっ
ている。図１７は、図１６に示した原画像に対して、図
１４に示した画像処理装置によって誤差拡散処理を行っ
て、２値化した後の画像を示している。なお、この誤差
拡散処理では、誤差変調用フィルタとして、Ｊａｒｖｉ
ｓのフィルタを用いている。また、誤差拡散処理は、主
走査方向には左から右へ向かう方向に行ない、副走査方
向には上から下へ向かう方向に行っている。
【００１９】図１７に示した誤差拡散処理後の画像で
は、まず、本来均一であるべき背景の上部と左部で、ド
ットが発生していないことが分かる。これが、ドット遅
延現象である。図１７に示した例では、誤差拡散処理
は、主走査方向には左から右へ向かう方向に行われ、副
走査方向には上から下へ向かう方向に行われているの
で、ドット遅延現象によって、上部と左部でドットの発
生が遅れ、ドットが発生してない領域が生じている。中
央の矩形のシャドー領域についても同様であり、上部と
左部で白ドットの発生が遅れ、特に、図１７に示した例
では、シャドー領域内上端部および左端部より右下端部
近傍までの間で、白ドットが発生していない。
【００２０】また、図１７に示した誤差拡散処理後の画
像では、中央の矩形のシャドー領域の右下側に、尾を引
いたようにドットが抜けた領域が生じている。これが、
尾引き現象である。この尾引き現象のため、図１７に示
した画像では、シャドー領域の右下に描かれた斜めの直
線の一部が消えている。
【００２１】このようなドット遅延現象や尾引き現象
は、図１７から分かるように、画品質を著しく劣化させ
てしまう。
【００２２】ここで、上述のドット遅延現象や尾引き現
象が発生する原因について考える。図１４に示した画像
処理装置を用いて誤差拡散処理を行い、入力画像データ
を、量子化レベル“０”または“２５５”に２値化する
場合、量子化器１１２における閾値は、“１２８”また
は“１２７”である。なお、以下では、量子化器１１２
における閾値を“１２８”として説明する。
【００２３】図１６に示した原画像におけるシャドー領
域のように、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が２
のときや、図１６に示した原画像におけるハイライト領
域のように、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が
“２５３”のときには、量子化器１１２で発生する誤差
ｅ（ｉ，ｊ）の大きさ（絶対値）は、“２”という小さ
な値になる。量子化器１１２で発生した小さな誤差は、
式（４）におけるフィルタ係数ｇ（ｉ，ｊ）に応じて周
辺画素に拡散され、更に小さくなる。そして、このよう
な小さな誤差が何画素にも渡って蓄積されていき、蓄積
された誤差（以下、蓄積誤差とも言う。）が量子化器１
１２における閾値“１２８”を越えたとき（または“１
２８”以上になったとき）に、初めてドットまたは白ド
ットが発生することになる。従って、ドット遅延現象お
よび尾引き現象が発生する原因は、次のように考えられ
る。
【００２４】すなわち、ドット遅延現象の原因は、ハイ
ライト領域またはシャドー領域では、各画素で発生する
量子化誤差が小さいため、誤差が蓄積されて閾値に達す
るまでに時間がかかるためと考えられる。
【００２５】また、尾引き現象の原因は、ある領域で蓄
積されてきた量子化誤差は、その領域が終わった後も残
り、ある領域からハイライト領域またはシャドー領域に
変化した場合、ドット遅延現象の場合と同様に、各画素
で発生する量子化誤差が小さいため、ある領域で蓄積さ
れた誤差が相殺されるまでに時間がかかるためと考えら
れる。
【００２６】このように、ドット遅延現象と尾引き現象
は、同じ原因で発生し、表裏の関係にある現象であるこ
とが分かる。
【００２７】従来、上述のようなドット遅延現象や尾引
き現象を解消する方法として、文献「角谷繁明，“誤差
拡散法の高画質化技術”，日本写真学会１９９７年次大
会講演要旨，１９９７年５月２７〜２８日，第１１６〜
１１９ページ」に記載されている閾値最適化誤差拡散法
が提案されている。
【００２８】以下、この閾値最適化誤差拡散法について
簡単に説明する。閾値最適化誤差拡散法では、上述した
ドット遅延現象や尾引き現象が発生する原因に着目し、
例えば、階調値の範囲が“０”から“２５５”である入
力画像データを、量子化レベル“０”または“２５５”
に２値化する場合に、量子化器における閾値を“１２
８”のような固定値ではなく、入力画像データの階調値
に近い値にすることによって、蓄積誤差が閾値に達する
までの時間を短くするようになっている。閾値最適化誤
差拡散法は、具体的には、次の式（５）で表されるよう
に、量子化器における閾値Ｔｈを、入力画像データｘ
（ｉ，ｊ）の１次関数とする方法である。
【００２９】
【数５】 Ｔｈ＝｛ｘ（ｉ，ｊ）×（ｎ−１）＋１２８｝／ｎ …（５） （ただし、ｎは整数）
【００３０】図１８は、ｎが“１２”のときの入力画像
データのレベルと閾値Ｔｈとの関係を示したものであ
る。
【００３１】ここで、図１９および図２０を参照して、
一般的な誤差拡散法によって得られる画像と、閾値最適
化誤差拡散法によって得られる画像とを比較する。図１
９は、図１６に示したような入力画像データを、量子化
器における閾値を“１２８”として、一般的な誤差拡散
法を用いて、量子化レベル“０”または“２５５”に２
値化して得られた画像を示している。図２０は、同様
に、図１６に示したような入力画像データを、式（５）
におけるｎを“１２”として、閾値最適化誤差拡散法を
用いて、量子化レベル“０”または“２５５”に２値化
して得られた画像を示している。なお、いずれの場合
も、誤差変調用フィルタとして、Ｊａｒｖｉｓのフィル
タを用いている。
【００３２】図２０から、閾値最適化誤差拡散法によれ
ば、ドット遅延現象や尾引き現象を解消できることが分
かる。
【００３３】しかしながら、図２０に示した画像では、
中央の矩形のシャドー領域のエッジ部分に、ぎざぎざな
部分が発生している。このように、閾値最適化誤差拡散
法では、ハイライト部やシャドー部のエッジ部分にぎざ
ぎざな部分が発生するため、ハイライト部やシャドー部
が明確な画像、例えば文字やコンピュータグラフィック
スによる画像等の人工的な画像の画品質を劣化させてし
まうという問題点がある。また、閾値最適化誤差拡散法
では、自然画像に対しても画像のぼけを引き起こすとい
う問題点がある。
【００３４】なお、前出の文献“誤差拡散法の高画質化
技術”では、量子化器における閾値を、入力画像データ
の１次関数とするのではなく、各階調値毎に閾値を最適
化し、階調値と閾値との関係をテーブルとし、このテー
ブルを参照して各階調値毎に閾値を決定することも提案
されている。しかしながら、このように閾値を最適化し
たとしても、図１６に示したような入力画像データで
は、階調値の数が少ないため、閾値を入力画像データの
１次関数とした場合とほとんど差は生じない。
【００３５】また、閾値最適化誤差拡散法では、量子化
器における閾値を決定するために、入力画像データを参
照する必要があるため、データ読み込み時間が倍増し、
処理時間が増加するという問題点もある。
【００３６】なお、以上の問題点は、擬似中間調表現の
手法として、誤差拡散法ではなく、平均誤差最小法を用
いる場合にも同様に当てはまる。それは、誤差拡散法と
平均誤差最小法は、処理の手順は異なるが、注目画素に
ついて発生した量子化誤差を、注目画素の近傍における
未量子化画素の入力画像データに対して拡散する点は共
通するからである。
【００３７】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
ので、その目的は、誤差拡散処理を行って、画像データ
の少階調化を行いながら、簡単な処理で画品質の劣化を
防止できるようにした画像処理方法および装置を提供す
ることにある。
【００３８】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理方法
は、入力画像データを、画素毎に、１つ以上の閾値に基
づいて量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれか
を有する出力画像データに変換する量子化手順と、画素
毎に、量子化手順による量子化によって発生する量子化
誤差を、量子化後の量子化レベルに応じて、各量子化レ
ベル毎に定められた所定の範囲内の値の量子化誤差に変
換する量子化誤差変換手順と、注目画素について量子化
誤差変換手順によって変換された後の量子化誤差を、注
目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに
対して拡散する誤差拡散手順とを備えたものである。
【００３９】本発明の画像処理装置は、入力画像データ
を、画素毎に、１つ以上の閾値に基づいて量子化して、
２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像デ
ータに変換する量子化手段と、画素毎に、量子化手段に
よる量子化によって発生する量子化誤差を、量子化後の
量子化レベルに応じて、各量子化レベル毎に定められた
所定の範囲内の値の量子化誤差に変換する量子化誤差変
換手段と、注目画素について量子化誤差変換手段によっ
て変換された後の量子化誤差を、注目画素の近傍におけ
る未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差
拡散手段とを備えたものである。
【００４０】本発明の画像処理方法では、量子化手順に
よって、入力画像データが、画素毎に、１つ以上の閾値
に基づいて量子化され、２つ以上の量子化レベルのいず
れかを有する出力画像データに変換される。また、量子
化誤差変換手順によって、画素毎に、量子化手順による
量子化によって発生する量子化誤差が、量子化後の量子
化レベルに応じて、各量子化レベル毎に定められた所定
の範囲内の値の量子化誤差に変換される。また、誤差拡
散手順によって、注目画素について量子化誤差変換手順
によって変換された後の量子化誤差が、注目画素の近傍
における未量子化画素の入力画像データに対して拡散さ
れる。
【００４１】本発明の画像処理装置では、量子化手段に
よって、入力画像データが、画素毎に、１つ以上の閾値
に基づいて量子化され、２つ以上の量子化レベルのいず
れかを有する出力画像データに変換される。また、量子
化誤差変換手段によって、画素毎に、量子化手段による
量子化によって発生する量子化誤差が、量子化後の量子
化レベルに応じて、各量子化レベル毎に定められた所定
の範囲内の値の量子化誤差に変換される。また、誤差拡
散手段によって、注目画素について量子化誤差変換手段
によって変換された後の量子化誤差が、注目画素の近傍
における未量子化画素の入力画像データに対して拡散さ
れる。
【００４２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第
１の実施の形態に係る画像処理方法を実現するための画
像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処
理装置１０は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）から後述す
るフィルタ１５の出力データを減算する減算器１１と、
この減算器１１の出力データを、画素毎に、１つ以上の
閾値に基づいて量子化して、２つ以上の量子化レベルの
いずれかを有する出力画像データｙ（ｉ，ｊ）に変換す
る量子化手段としての量子化器（図ではＱと記す。）１
２と、この量子化器１２の出力データから減算器１１の
出力データを減算して、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）を生
成する減算器１３と、画素毎に、減算器１３より出力さ
れる量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）を、量子化後の量子化レ
ベルに応じて、各量子化レベル毎に定められた所定の範
囲内の値の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）に変換する量子化
誤差変換手段としての量子化誤差変換部１４と、この量
子化誤差変換部１４の出力データに対して、所定のフィ
ルタリング処理を行って、減算器１１に出力するフィル
タ１５とを備えている。なお、量子化誤差変換部１４に
は、量子化器１２より、各画素毎に、量子化後の量子化
レベルの情報が与えられる。
【００４３】フィルタ１５は、一種の線形フィルタであ
り、ここでは、その伝達関数を、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）とす
る。なお、ｚ1,ｚ2 は、それぞれ、ｉ方向、ｊ方向に関
するｚ変換における変数である。Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）は、前
出の式（３）のように表される。フィルタ１５は、例え
ばディジタルフィルタによって実現される。
【００４４】フィルタ１５および減算器１１は、注目画
素について量子化誤差変換部１４によって変換された後
の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）を、注目画素の近傍におけ
る未量子化画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）に対して
拡散する誤差拡散手段に対応する。
【００４５】画像処理装置１０に入力される入力画像デ
ータｘ（ｉ，ｊ）は、例えば、画像入力装置２１より与
えられ、画像処理装置１０より出力される出力画像デー
タｙ（ｉ，ｊ）は、例えば、画像出力装置２２に対して
出力される。画像入力装置２１としては、イメージスキ
ャナ、ディジタルカメラ、ビデオカメラ等がある。画像
出力装置２２としては、プリンタ、液晶ディスプレイ等
がある。
【００４６】本実施の形態では、特に、入力画像データ
ｘ（ｉ，ｊ）の階調値の範囲が“０”から“２５５”で
あり、量子化器１２は、減算器１１の出力データを１つ
の閾値“１２８”に基づいて量子化して、２つの量子化
レベル“０”，“２５５”のいずれかを有する出力画像
データｙ（ｉ，ｊ）に変換するようになっている。な
お、減算器１１の出力データが閾値“１２８”と等しい
ときは、出力画像データｙ（ｉ，ｊ）を量子化レベル
“２５５”とする。
【００４７】量子化誤差変換部１４は、量子化レベル
“０”，“２５５”毎に、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）か
ら量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）への変換特性が設定されて
いる。
【００４８】図２は、量子化後の量子化レベル“２５
５”の場合における、量子化誤差変換部１４に入力され
る量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）と量子化誤差変換部１４よ
り出力される量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）との関係の一例
を示す特性図である。この例では、量子化後の量子化レ
ベル“２５５”の場合、量子化誤差変換部１４によっ
て、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）は、“７１．０”以上、
“１２７．０”以下の範囲内の値の量子化誤差ｅ
1 （ｉ，ｊ）に変換される。より詳しく説明すると、量
子化後の量子化レベル“２５５”の場合、量子化誤差ｅ
0 （ｉ，ｊ）は、量子化誤差変換部１４によって、以下
の式（６−１）〜（６−５）のように、量子化誤差ｅ1
（ｉ，ｊ）に変換される。なお、以下の式では、ｅ
0 （ｉ，ｊ），ｅ1 （ｉ，ｊ）を、それぞれｅ0 ，ｅ1
と記す。
【００４９】
【数６】 −１２８≦ｅ0 ＜−９７のとき、ｅ1 ＝ｅ0 ＋４×５６ …（６−１） −９７≦ｅ0 ＜−４１のとき、ｅ1 ＝ｅ0 ＋３×５６ …（６−２） −４１≦ｅ0 ＜ １５のとき、ｅ1 ＝ｅ0 ＋２×５６ …（６−３） １５≦ｅ0 ＜ ７１のとき、ｅ1 ＝ｅ0 ＋ ５６ …（６−４） ７１≦ｅ0 ≦１２７のとき、ｅ1 ＝ｅ0 …（６−５）
【００５０】図３は、量子化後の量子化レベル“０”の
場合における、量子化誤差変換部１４に入力される量子
化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）と量子化誤差変換部１４より出力
される量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）との関係の一例を示す
特性図である。この例では、量子化後の量子化レベル
“０”の場合、量子化誤差変換部１４によって、量子化
誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）は、“−１２８．０”以上、“−７
２．０”以下の範囲内の値の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）
に変換される。より詳しく説明すると、量子化後の量子
化レベル“０”の場合、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）は、
量子化誤差変換部１４によって、以下の式（７−１）〜
（７−５）のように、量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）に変換
される。なお、以下の式では、ｅ0 （ｉ，ｊ），ｅ
1 （ｉ，ｊ）を、それぞれｅ0 ，ｅ1 と記す。
【００５１】
【数７】 −１２８≦ｅ0 ≦−７２のとき、ｅ1 ＝ｅ0 …（７−１） −７２＜ｅ0 ≦−１６のとき、ｅ1 ＝ｅ0 − ５６ …（７−２） −１６＜ｅ0 ≦ ４０のとき、ｅ1 ＝ｅ0 −２×５６ …（７−３） ４０＜ｅ0 ≦ ９６のとき、ｅ1 ＝ｅ0 −３×５６ …（７−４） ９６＜ｅ0 ≦１２７のとき、ｅ1 ＝ｅ0 −４×５６ …（７−５）
【００５２】量子化誤差変換部１４によって、変換後の
量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）を収める範囲は、量子化誤差
変換部１４による変換を行わない場合の量子化誤差ｅ0
（ｉ，ｊ）に基づいて誤差拡散処理を行った場合に、量
子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が定常状態において収束する範
囲を含む範囲に設定される。なお、量子化誤差ｅ
0 （ｉ，ｊ）が定常状態において収束する範囲は、実際
に、広範囲の階調値を含む原画像に対して誤差拡散処理
を行って、発生する量子化誤差を測定して調べる。この
量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が定常状態において収束する
範囲を、図２では符号２３で表し、図３では符号２４で
表している。図２における範囲２３は、例えば、“７
６”以上、“１２７”以下の範囲である。図３における
範囲２４は、例えば、“−１２８”以上、“−７７”以
下の範囲である。
【００５３】なお、変換後の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）
を収める範囲を、前述の量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が定
常状態において収束する範囲よりも狭くすると、定常状
態よりも多くのドットまたは白ドットが発生し、原画像
に対して階調が変化してしまうおそれがあるので、好ま
しくない。
【００５４】次に、本実施の形態に係る画像処理方法の
概略について説明する。本実施の形態に係る画像処理方
法は、ドット遅延現象や尾引き現象を解消するために、
量子化誤差の大きさ（絶対値）を、常に一定レベル以上
に保つことによって、蓄積誤差が閾値に達するまでの時
間を短くする方法である。これは、量子化誤差のダイナ
ミクス（変化）が、定常状態において、ある範囲内に収
束するという事実を利用したものである。従って、本実
施の形態では、量子化誤差の大きさ（絶対値）を、常に
一定レベル以上に保つために、量子化誤差変換部１４に
おいて、変換後の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）が所定の範
囲内に収まるように、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）を量子
化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）に変換するが、その際、変換後の
量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）が収まる所定の範囲を、量子
化誤差変換部１４による変換を行わない場合の量子化誤
差ｅ0 （ｉ，ｊ）に基づいて誤差拡散処理を行った場合
に、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が定常状態において収束
する範囲を含む範囲に設定している。
【００５５】次に、本実施の形態に係る画像処理装置１
０の作用について説明する。なお、以下の説明は、本実
施の形態に係る画像処理方法の説明を兼ねている。
【００５６】本実施の形態に係る画像処理装置１０で
は、減算器１１によって、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）
からフィルタ１５の出力データが減算される。減算器１
１の出力データは、量子化器１２によって量子化され、
量子化器１２の出力データが、出力画像データｙ（ｉ，
ｊ）として、画像処理装置１０より出力される。また、
減算器１３によって、量子化器１２の出力データから減
算器１１の出力データが減算されて、量子化誤差ｅ
0 （ｉ，ｊ）が生成される。減算器１３の出力データで
ある量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）は、量子化誤差変換部１
４に入力され、ここで、量子化器１２における量子化後
の量子化レベルに応じて、各量子化レベル毎に定められ
た所定の範囲内の値の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）に変換
される。この量子化誤差変換部１４の出力データである
量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）は、フィルタ１５に入力され
て、伝達関数Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）で表されるフィルタリング
処理が施される。フィルタ１５の出力データは、減算器
１１に入力される。
【００５７】このような動作により、画像処理装置１０
は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）を、１つの閾値に基づ
いて量子化して、２つの量子化レベルのいずれかを有す
る出力画像データｙ（ｉ，ｊ）に変換すると共に、この
量子化によって発生する量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）を量
子化誤差変換部１４によって変換して得られる量子化誤
差ｅ1 （ｉ，ｊ）を、注目画素の近傍における未量子化
画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散処理を
行う。
【００５８】ここで、量子化誤差変換部１４における量
子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）から量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）
への変換の方法の３つの例について説明する。第１の例
は、変換前の量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が所定の範囲内
にない場合には、変換後の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）が
所定の範囲内に収まるまで、変換前の量子化誤差ｅ
0（ｉ，ｊ）に対して所定の数値の加算または減算を繰
り返すものである。図２および図３に示したような変換
を行う場合には、所定の数値は、“５６”となる。
【００５９】第２の例は、変換前の量子化誤差ｅ
0 （ｉ，ｊ）の全範囲を複数の領域に分割し、変換前の
量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が所定の範囲内にない場合に
は、変換前の量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）が属する領域に
応じて、各領域毎に設定された所定の数値を、変換前の
量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）に対して加算または減算する
ことによって、変換後の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）が前
記の所定の範囲内に収まるように量子化誤差の変換を行
うものである。図２および図３に示したような変換を行
う場合には、第２の例では、式（６−１）〜（６−５）
および式（７−１）〜（７−５）の演算を行うことにな
り、また、各領域毎に設定される所定の数値は“５６”
の整数倍の値となる。
【００６０】第３の例は、変換前の量子化誤差ｅ
0 （ｉ，ｊ）と変換後の量子化誤差ｅ1 （ｉ，ｊ）との
対応関係を、予めＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）等
に記憶させておき、この対応関係に従って、量子化誤差
の変換を行うものである。
【００６１】上述の第１から第３の例のいずれも、専用
の回路を構成してハードウェア的に実現することもでき
るし、マイクロコンピュータ等を用いてソフトウェア的
で実現することもできる。
【００６２】次に、本実施の形態に係る画像処理方法お
よび装置の効果について説明する。図４は、本実施の形
態との比較のために、一般的な誤差拡散法を用いて得ら
れる画像の例を示したものである。具体的には、図４
は、図１４に示した画像処理装置を用い、量子化器１１
２における閾値を“１２８”として、図１６に示したよ
うな入力画像データを、量子化レベル“０”または“２
５５”に２値化して得られた画像を示している。なお、
ここでは、誤差変調用のフィルタとして、Ｊａｒｖｉｓ
のフィルタを用いている。図５は、図４に示した画像を
得る際における量子化前のデータ（量子化器１１２の入
力データ）を表したものである。
【００６３】図５を見ると、量子化誤差が蓄積されてい
く様子がよく分かる。この図において、まず、ドット遅
延現象や尾引き現象が発生している領域に着目すると、
各画素で発生する量子化誤差の大きさが小さいため、誤
差が蓄積され閾値に達してドットまたは白ドットが発生
するのが遅れていることが分かる。また、尾引き現象が
発生している領域では、中央の矩形の領域で蓄積された
誤差が、矩形の領域を過ぎてからも残り、蓄積誤差が相
殺されるまでに時間がかかっていることが分かる。この
ようなドット遅延現象や尾引き現象が発生している領域
に共通していることは、これらの領域に入ってからしば
らくの間は、まだ、蓄積誤差が小さいために、量子化前
のデータが、原画像の階調値に近いレベルに留まってい
ることである。
【００６４】次に、図４における背景部分のドットが安
定して発生している領域に注目すると、この領域は本来
ほとんど白の領域であるにもかかわらず、図５に示した
量子化前のデータでは、誤差の蓄積によってグレーデー
タの変化の繰り返しとなって安定していることが分か
る。すなわち、左上から蓄積されてきた量子化誤差は、
量子化器における閾値に達し、ドットまたは白ドットが
発生するようになると、ある大きさ以上の範囲内に収束
してしまうのである。これが、誤差拡散処理が持つ誤差
の収束の性質である。この性質は、全ての階調値に対し
て同様に当てはまる。従って、蓄積誤差がまだ小さいと
きに、蓄積誤差を強制的に上述のような収束範囲内に入
れてしまうことによって、ドットまたは白ドットの発生
を早め、その結果、ドット遅延現象や尾引き現象を解消
することができる。これが、本実施の形態に係る画像処
理方法の原理である。
【００６５】図６は、本実施の形態に係る画像処理方法
および装置によって得られる画像の例を示したものであ
る。具体的には、図６は、図１に示した画像処理装置１
０を用い、量子化器１２における閾値を“１２８”とし
て、図１６に示したような入力画像データを、量子化レ
ベル“０”または“２５５”に２値化して得られた画像
を示している。なお、ここでは、誤差変調用のフィルタ
として、Ｊａｒｖｉｓのフィルタを用いている。図７
は、図６に示した画像を得る際における量子化前のデー
タ（量子化器１２の入力データ）を表したものである。
図６を見ると、ドット遅延現象や尾引き現象が解消され
ていることが分かる。また、図７を見ると、蓄積誤差が
常に所定の範囲内で収束しているため、ドットまたは白
ドットの発生が遅れずに、ドットまたは白ドットが一様
に分布している様子が分かる。
【００６６】次に、図８ないし図１１を参照して、閾値
最適化誤差拡散法によって得られる画像と本実施の形態
に係る画像処理方法および装置によって得られる画像と
を比較する。図８は、閾値最適化誤差拡散法によって得
られる画像の例を示し、図９は、本実施の形態に係る画
像処理方法および装置によって得られる画像の例を示し
ている。これらの例においても、入力画像データには、
図１６に示したものを用い、誤差変調用のフィルタとし
て、Ｊａｒｖｉｓのフィルタを用いている。なお、図８
および図９に示した画像を得る際には、ドットの分散性
を良くするために、乱数を用いた端点処理を行っている
と共に、ラスタ毎に、左右の走査方向を交互に変えてい
る。なお、乱数を用いた端点処理とは、具体的には、画
像の上端部、左端部および右端部における処理の際に、
入力画像データより得られないデータを、乱数によって
与えることである。
【００６７】図１０および図１１は、それぞれ、閾値最
適化誤差拡散法によって得られる画像の他の例と、本実
施の形態に係る画像処理方法および装置によって得られ
る画像の他の例を示している。これらの例では、誤差変
調用のフィルタとして、Ｊａｒｖｉｓのフィルタの代わ
りに、次の式（８）で示すフィルタ係数からなるフィル
タを用いている。このフィルタは、Ｊａｒｖｉｓのフィ
ルタよりも、低周波域での応答が空間的に等方的で、ド
ットの分散性の良いフィルタである。図１０および図１
１を得るためのその他の条件は、図８および図９の場合
と同様である。
【００６８】
【数８】
【００６９】図８ないし図１１を見ると、閾値最適化誤
差拡散法によって得られる画像と本実施の形態に係る画
像処理方法および装置によって得られる画像のいずれで
も、ドット遅延現象や尾引き現象が解消され、ドットま
たは白ドットが一様に分布していることが分かる。しか
し、閾値最適化誤差拡散法によって得られる画像（図８
および図１０）では、ハイライト部やシャドー部のエッ
ジ部分にぎざぎざな部分が発生している。これに対し、
本実施の形態に係る画像処理方法および装置によって得
られる画像（図９および図１１）では、ハイライト部や
シャドー部のエッジ部分にぎざぎざな部分が発生せず、
シャープに表現されていることが分かる。
【００７０】以上説明したように、本実施の形態に係る
画像処理方法および装置では、量子化誤差変換部１４に
よって、量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）を量子化誤差ｅ
1 （ｉ，ｊ）に変換することによって、量子化誤差の大
きさ（絶対値）を、常に一定レベル以上に保つようにす
ることによって、蓄積誤差が量子化器１２における閾値
に達するまでの時間を短くしている。これにより、本実
施の形態に係る画像処理方法および装置によれば、ドッ
ト遅延現象や尾引き現象を解消できると共に、ハイライ
ト部やシャドー部のエッジ部分でぎざぎざな部分を発生
させずに、エッジ部分をシャープに表現することがで
き、画品質の劣化を防止することができる。従って、本
実施の形態によれば、誤差拡散処理を行いながら、特
に、文字やコンピュータグラフィックスによる画像等の
人工的な画像を、画品質を劣化させることなくシャープ
に表現することができる。また、本実施の形態によれ
ば、自然画像についても、画像のぼけを引き起こすこと
なく、シャープに表現することができる。
【００７１】また、本実施の形態に係る画像処理方法お
よび装置は、一般的な誤差拡散処理に対して、非常に簡
単な処理（量子化誤差変換部１４の処理）を追加するだ
けで実現でき、一般的な誤差拡散処理に比べて、処理時
間はほとんど増加しない。
【００７２】ところで、一般的な誤差拡散法では、画像
全体について量子化誤差の最小性が保証される。しかし
ながら、このために、ある領域で蓄積された誤差が、エ
ッジ部分を越えた別の領域で相殺されるということが起
こり、尾引き現象が発生してしまうことになる。すなわ
ち、一般的な誤差拡散法では、画像全体の中の部分的な
領域については、量子化誤差が最小になるわけではな
い。
【００７３】一方、閾値最適化誤差拡散法では、ある領
域で蓄積された誤差をエッジ部分で相殺しているものと
考えることができる。これは、エッジ部分で、量子化器
における閾値が不連続的に大きく変化してしまうからで
あるが、このために、エッジ部分でぎざぎざな部分が発
生してしまう。
【００７４】これらの一般的な誤差拡散法や閾値最適化
誤差拡散法に対して、本実施の形態では、ある領域で蓄
積された誤差を相殺せずに、エッジ部分で捨ててしまう
ものと考えることができる。従って、本実施の形態で
は、画像全体についての量子化誤差の最小性は保証され
ない。しかし、前述のように、ある領域で蓄積された誤
差を、エッジ部分を越えた別の領域で相殺したり、エッ
ジ部分で相殺したりすることが、尾引き現象や、エッジ
部分でのぎざぎざな部分の発生といった画像の歪みを引
き起こす原因となっているので、画品質の観点から見る
と、本実施の形態において画像全体についての量子化誤
差の最小性が保証されないことは問題にならないと考え
られる。なお、本実施の形態では、滑らかに変化するよ
うな領域では、蓄積誤差は収束範囲内に収まっているの
で、蓄積誤差が捨てられるのは、急激な変化のあるエッ
ジ部分においてのみである。
【００７５】なお、本実施の形態において、量子化誤差
変換部１４に入力される量子化誤差ｅ0 （ｉ，ｊ）に対
して、ランダムな誤差を重畳するようにしてもよい。こ
のようにすることにより、ドットおよび白ドットの分散
性が良くなる。
【００７６】また、本実施の形態に係る画像処理装置
は、例えば、単体の装置として構成してもよいし、ＩＣ
（集積回路）化する等してプリンタ等の画像出力装置に
内蔵するようにしてもよい。
【００７７】図１２は、本発明の第２の実施の形態に係
る画像処理方法を実現するための画像処理装置の構成を
示すブロック図である。本実施の形態は、誤差拡散法で
はなく、平均誤差最小法を用いた例である。本実施の形
態に係る画像処理装置２５は、図１に示した第１の実施
の形態に係る画像処理装置１０において、フィルタ１５
の代わりに、平均誤差最小法用のフィルタ２６を設けた
ものである。このフィルタ２６は、注目画素の近傍にお
ける量子化済の複数の画素における量子化誤差ｅ
1 （ｉ，ｊ）を保持すると共に、これらの量子化誤差ｅ
1 （ｉ，ｊ）に対してそれぞれ所定の重み付けをして平
均することにより、平均誤差を算出し、この平均誤差
を、注目画素の入力画像データの入力時に出力する処理
を行う。このような処理は、注目画素について発生した
量子化誤差を、注目画素の近傍における未量子化画素の
入力画像データに対して拡散することと同等である。フ
ィルタ２６は、例えばディジタルフィルタによって実現
することができる。
【００７８】本実施の形態におけるその他の構成、作用
および効果は、第１の実施の形態と同様である。
【００７９】図１３は、本発明の第３の実施の形態に係
る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施
の形態は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０と
同様の機能を、コンピュータを用いてソフトウェア的に
実現した例である。
【００８０】本実施の形態に係る画像処理装置は、コン
ピュータを用いたものであり、互いにバス３０を介して
接続されたＣＰＵ（中央処理装置）３１、ＲＯＭ３２お
よびＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）３３を備え
ている。画像処理装置は、更に、インタフェース４１〜
４６を介してバス３０に接続されたハードディスクドラ
イブ５１、ＣＤ（コンパクトディスク）−ＲＯＭドライ
ブ５２、フロッピィディスクドライブ５３、キーボード
５４、マウス５５およびＣＲＴ（陰極線管）５６を備え
ている。画像処理装置は、更に、バス３０に画像入力装
置５７を接続するためのインタフェース４７と、バス３
０に画像出力装置５８を接続するためのインタフェース
４８とを備えている。
【００８１】画像入力装置５７としては、イメージスキ
ャナ、ディジタルカメラ、ビデオカメラ等がある。画像
出力装置３８としては、プリンタ、液晶ディスプレイ等
がある。
【００８２】本実施の形態に係る画像処理装置では、Ｃ
ＰＵ３１が、ＲＡＭ３３を作業領域として、ハードディ
スクドライブ５１内のハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭド
ライブ５２によって駆動されるＣＤ−ＲＯＭまたはフロ
ッピィディスクドライブ５３によって駆動されるフロピ
ィディスクに格納されたアプリケーションプログラムを
実行することによって、図１における画像処理装置１０
の機能を実現するようになっている。
【００８３】本実施の形態に係る画像処理装置は、上述
のようにして実現される機能により、画像入力装置５７
によって入力された画像データあるいは画像処理装置
（コンピュータ）で作成した画像データに対して、第１
の実施の形態と同様の処理を行って、少階調化された出
力画像データを画像出力装置５８に対して出力する。
【００８４】本実施の形態におけるその他の作用および
効果は第１の実施の形態と同様である。
【００８５】なお、第２の実施の形態に係る画像処理装
置２５と同様の機能を、第３の実施の形態と同様に、コ
ンピュータを用いてソフトウェア的に実現してもよい。
【００８６】なお、本発明は、上記各実施の形態に限定
されず、例えば、実施の形態で挙げた量子化レベル、量
子化レベル数や、フィルタの特性等は一例であり、本発
明を適用する形態に応じて適宜に設定することができ
る。
【００８７】また、実施の形態では、入力画像データ
を、１つの閾値に基づいて量子化して、２階調の出力画
像データに変換する例を挙げたが、本発明は、入力画像
データを、２つ以上の閾値に基づいて量子化して、３階
調以上の階調の出力画像データに変換する場合にも適用
することができる。
【００８８】また、また、本発明は、インクジェットプ
リンタ、溶融熱転写方式やサーモ・オートクローム方式
のプリンタ、階調表現の低いディスプレイ装置等に画像
データを出力するために画像データを少階調化する場合
に有効であるが、それ以外にも、画像処理や画像データ
の蓄積の負担を軽減するために画像データを少階調化す
る場合等にも有効である。
【００８９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
方法または本発明の画像処理装置によれば、入力画像デ
ータを、画素毎に、１つ以上の閾値に基づいて量子化
し、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画
像データに変換すると共に、画素毎に、量子化によって
発生する量子化誤差を、量子化後の量子化レベルに応じ
て、各量子化レベル毎に定められた所定の範囲内の値の
量子化誤差に変換し、変換後の量子化誤差を、注目画素
の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して
拡散するようにしたので、誤差拡散処理を行って、画像
データの少階調化を行いながら、簡単な処理で画品質の
劣化を防止することが可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態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】図１における量子化誤差変換部の特性を示す特
性図である。
【図３】図１における量子化誤差変換部の特性を示す特
性図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態との比較のために一
般的な誤差拡散法を用いて得られる画像の例を示す説明
図である。
【図５】図４に示した画像を得る際における量子化前の
データを示す説明図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理方法
および装置によって得られる画像の例を示す説明図であ
る。
【図７】図６に示した画像を得る際における量子化前の
データを示す説明図である。
【図８】閾値最適化誤差拡散法によって得られる画像の
例を示す説明図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理方法
および装置によって得られる画像の例を示す説明図であ
る。
【図１０】閾値最適化誤差拡散法によって得られる画像
の他の例を示す説明図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理方
法および装置によって得られる画像の他の例を示す説明
図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装
置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装
置の構成を示すブロック図である。
【図１４】一般的な誤差拡散処理を実現するための画像
処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】図１４に示した画像処理装置で使用するフィ
ルタの周波数特性の一例を示す特性図である。
【図１６】原画像の一例を示す説明図である。
【図１７】図１６に示した原画像に対して図１４に示し
た画像処理装置によって誤差拡散処理を行って２値化し
た後の画像を示す説明図である。
【図１８】閾値最適化誤差拡散法における入力画像デー
タのレベルと閾値との関係の一例を特性図である。
【図１９】一般的な誤差拡散法によって得られる画像の
一例を示す説明図である。
【図２０】閾値最適化誤差拡散法によって得られる画像
の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１０…画像処理装置、１１，１３…減算器、１２…量子
化器、１４…量子化誤差変換部、１５…フィルタ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/40 １０３Ａ

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像データを、画素毎に、１つ以上
    の閾値に基づいて量子化して、２つ以上の量子化レベル
    のいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手
    順と、 画素毎に、前記量子化手順による量子化によって発生す
    る量子化誤差を、量子化後の量子化レベルに応じて、各
    量子化レベル毎に定められた所定の範囲内の値の量子化
    誤差に変換する量子化誤差変換手順と、 注目画素について前記量子化誤差変換手順によって変換
    された後の量子化誤差を、前記注目画素の近傍における
    未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡
    散手順とを備えたことを特徴とする画像処理方法。
  2. 【請求項２】 前記所定の範囲は、前記量子化誤差変換
    手順による変換を行わない場合の量子化誤差に基づいて
    前記誤差拡散手順による処理を行った場合に、量子化誤
    差が定常状態において収束する範囲を含む範囲であるこ
    とを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  3. 【請求項３】 前記量子化誤差変換手順は、変換前の量
    子化誤差が前記所定の範囲内にない場合には、変換後の
    量子化誤差が前記所定の範囲内に収まるまで、変換前の
    量子化誤差に対して所定の数値の加算または減算を繰り
    返すことによって、量子化誤差の変換を行うことを特徴
    とする請求項１記載の画像処理方法。
  4. 【請求項４】 前記量子化誤差変換手順は、変換前の量
    子化誤差の全範囲を複数の領域に分割し、変換前の量子
    化誤差が前記所定の範囲内にない場合には、変換前の量
    子化誤差が属する領域に応じて、各領域毎に設定された
    所定の数値を、変換前の量子化誤差に対して加算または
    減算することによって、変換後の量子化誤差が前記所定
    の範囲内に収まるように量子化誤差の変換を行うことを
    特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  5. 【請求項５】 前記量子化誤差変換手順は、予め設定さ
    れた、変換前の量子化誤差と変換後の量子化誤差との対
    応関係に従って、量子化誤差の変換を行うことを特徴と
    する請求項１記載の画像処理方法。
  6. 【請求項６】 入力画像データを、画素毎に、１つ以上
    の閾値に基づいて量子化して、２つ以上の量子化レベル
    のいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手
    段と、 画素毎に、前記量子化手段による量子化によって発生す
    る量子化誤差を、量子化後の量子化レベルに応じて、各
    量子化レベル毎に定められた所定の範囲内の値の量子化
    誤差に変換する量子化誤差変換手段と、 注目画素について前記量子化誤差変換手段によって変換
    された後の量子化誤差を、前記注目画素の近傍における
    未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡
    散手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
  7. 【請求項７】 前記所定の範囲は、前記量子化誤差変換
    手段による変換を行わない場合の量子化誤差に基づいて
    前記誤差拡散手段による処理を行った場合に、量子化誤
    差が定常状態において収束する範囲を含む範囲であるこ
    とを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
  8. 【請求項８】 前記量子化誤差変換手段は、変換前の量
    子化誤差が前記所定の範囲内にない場合には、変換後の
    量子化誤差が前記所定の範囲内に収まるまで、変換前の
    量子化誤差に対して所定の数値の加算または減算を繰り
    返すことによって、量子化誤差の変換を行うことを特徴
    とする請求項６記載の画像処理装置。
  9. 【請求項９】 前記量子化誤差変換手段は、変換前の量
    子化誤差の全範囲を複数の領域に分割し、変換前の量子
    化誤差が前記所定の範囲内にない場合には、変換前の量
    子化誤差が属する領域に応じて、各領域毎に設定された
    所定の数値を、変換前の量子化誤差に対して加算または
    減算することによって、変換後の量子化誤差が前記所定
    の範囲内に収まるように量子化誤差の変換を行うことを
    特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
  10. 【請求項１０】 前記量子化誤差変換手段は、予め設定
    された、変換前の量子化誤差と変換後の量子化誤差との
    対応関係に従って、量子化誤差の変換を行うことを特徴
    とする請求項６記載の画像処理装置。
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