JPS63288566A

JPS63288566A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPS63288566A
Application number: JP62122611A
Authority: JP
Inventors: Hideshi Osawa; 大沢　秀史; Akihiro Katayama; 昭宏片山
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1987-05-21
Filing date: 1987-05-21
Publication date: 1988-11-25
Anticipated expiration: 2009-06-08
Also published as: JPH0644800B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、画像をデジタル信号で処理する画像処理装置
に関するものである。

［従来の技術］一般にＣＣＤセンサ等により画像をサンプリングし、デ
ジタル化したデータをレーザビームプリンタ等のデジタ
ルプリンタから出力して画像を再現する、いわゆるデジ
タル複写装置は、デジタル機器の発展により従来のアナ
ログ複写装置に代わり広く普及しつつある。

このデジタル複写装置は、中間調を再現するため、ディ
ザ法や濃度パターン法により階調再現を行う方式が一般
にとられている。しかしながら、かかる方法においては
以下のような問題点があった。

（１）原稿が印刷等の網点画像の場合、複写された画像
に原稿にはない周期的な縞模様が出る。

（２）原稿に線画・文字等が入っている場合には、ディ
ザ処理によりエツジが切れ切れになり画質が低下する。

（１）の現象はモアレ現象と呼ばれ、その発生原因とし
ては、（Ａ）網点原稿と入力サンプリングによるビート（Ｂ）
網点原稿とディザ閾値マトリクスとのビートが考えられ
る。

特に（Ｂ）の現象は、一般にディザの閾値がドツト集中
型で配列される時、出力画像も疑似的な網点構造をして
おり、これが入力網点原稿との間にビートを生じ、モア
レ現象を生じさせるものである。

これに対し、他の２値化手法として誤差拡散法がある。

この方法は、原稿の画像濃度と出力画像濃度の画素毎の
濃度差を演算し、この演算結果である誤差分を周辺画素
に特定の重みづ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、Ｓ
ｔｅｉｎｂｅｒｇ　”Ａｎ　ａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏ
ｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　５ｐａｔｉａｌ　ｇｒｅｙ　５ｃ
ａｌｅ”　　ＳＩＤ、１７゜ｐｐ、７５〜７７　（１９
７６）で発表がなされている。この方法は、周期性が無
いので、網点画像に対しモアレが発生しない。しかし、
出力画像に独特の縞パターンが生じたり、画像のハイラ
イト部、ダーク部での粒状性ノイズが目立つなどの欠点
があった。

［発明が解決しようとする問題点］本発明は、上述従来例の欠点を除去することにより、人
力画像の種類に関係なく、高品位に且つ精細に画像を再
現する画像処理装置を提供する。

ｃ問題点を解決するための手段］この問題点を解決するための一手段として、本発明の画
像処理装置は、画像をデジタル信号で処理する画像処理
装置であって、第１のマトリクスサイズで、誤差拡散法
による画像の２値化をする第１の２値化手段と、該第１
の２値化手段より小さいマトリクスサイズで、誤差拡散
法による画像の２値化をする第２の２値化手段と、画像
の種類を識別する識別手段と、該識別手段の識別結果に
基づいて、前記第１の２値化手段と前記第２の２値化手
段とを選択する選択手段とを備える。

［作用］かかる構成において、識別手段が識別した画像の種類の
識別結果に基づいて、選択手段はマトリクスサイズの異
なる誤差拡散法による第１の２値化手段と第２の２値化
手段とを選択して、画像の処理をする。

［実施例コ以下本発明の実施例を添付図面に従って説明する。

第１図は本実施例の画像処理装置のブロック構成図であ
る。ＣＣＤ等の充電変換素子及びこれを走査する駆動系
をもつ入力センサ部１０で読み取られた画像データは、
逐次Ａ／Ｄ変換器１１に送られる。ここでは、例えば各
画素のデータを８ビツトのデジタルデータに変換する。

これにより２５６レベルの階調数をもつデータに量子化
されたことになる。次に補正回路１２において、センサ
の感度ムラや照明光源による照度ムラを補正するための
シェーディング補正等の補正をデジタル演算処理で行う
６次にこの補正処理済の信号は、識別回路１３、及び２
種類の２値化回路１４．１５に供給される。

識別回路、１３では、画像信号をもとに入力画像の種類
を識別する識別信号を出力し、この信号に従ってスイッ
チ１６を切り換える。

第１の２値化回路１４は、比較的大きいサイズのマトリ
クスを持つ誤差拡散法による２値化回路である。一方、
第２の２値化回路１５は、比較的小さいサイズの７トリ
クスを持つ誤差拡散法による２値化回路である。

く識別手段例１〉誤差拡散法は、誤差を分散させるマトリクスのサイズに
より次のような性質を持つ。

大きいマトリクスサイズ・・・中間調部の縞パターンは比較的細かく目立ちにく
いが、文字の縁の右側、下側が白く抜ける傾向がある。

小さいマトリクスサイズ・・・中間調部の縞パターンが比較的長く続ぎ、目立ち
やすいが文字の縁の白抜けがない。

識別回路１３の出力により、第１の２値化出力、また第
２の２値化出力を選択するようにスイッチ１６を切り換
える。

次に２値化化号は、２値化プリンタ１７でドツトのＯＮ
１０　Ｆ　Ｆ信号になり、ここで画像形成がなされる。

第２図は、文字・網点（エツジ部）と写真・背景（非エ
ツジ部）とを識別する識別回路１３の一例のブロック構
成図である。

補正回路１２で補正後の画像データ１００は、セレクタ
２０により選択されたラインバッファ２１ａ〜２１ｄに
送られる。ラインバッファ２１ａ〜２１ｄのうち１つが
書き込み中で、残りの３つは読み出し中である。画像デ
ータ１ｏ。

は、第１のラインバッファ２１ａに書き込み終わると、
次のデータは第２のラインバッファ２１ｂに書き込まれ
る。次に、第３．第４のラインバッファ２１ｃ、２１ｄ
に書き込まれ、第４のラインバッファ２１ｄへの書き込
みが終了すると、また第１のラインバッファ２１ａに戻
ってデータの書き込みを行う。

これにより、現在書き込み中の画像のラインデータより
以前の３つの連続するラインのデータが記録されており
、これがセレクタ２２により選択されて演算器２３に送
られ、第４図（ａ）に示したような係数をもつラプラシ
アン演算を行う。

この演算器２２の実施例のブロック構成図を第３図に示
す。第３図の３０ａ〜３０ｅは画素データの位置を示す
。中心画素３０ｃの画素データは、乗算器３１により定
数倍され、減算器３３に入る。

一方、周辺画素３０ｇ、３０ｂ、３０ｄ。

３０ｅは加算器３２に入り、全画素の総和が演算される
。次にこの出力は減算器３３に入り、先の乗算器３１と
の差がとられる。この結果の出力１０５は、第２図のセ
レクタ２４により選ばれたラインバッファ２５ａ〜２５
ｄに記録される。ラインバッファ２５ａ〜２５ｄにある
連続する３ラインの出力結果１０５はセレクタ２６によ
り、順次演算器２フに送られる。

演算器２７では、出力１０５の３×３画素ブロック内で
の総和が演算される。この実施例のブロック構成図を第
５図（ａ）に示す。画素の位置を示す５０ａ〜５０ｉは
ラインバッファ２５ａ〜２５ｄより送られてきたデータ
゛であり、これらのデータは加算器５４により総和Ｓが
演算される。

次に比較器２８において、特定のしきい値Ｔ、と比較し
、判定結果１０１を得る。

この判定結果は、総和Ｓがしきい値Ｔ、より大きい時は、“０”・・・文
字・網点領域（エツジ部）総和Ｓがしきい値Ｔ、より小さい時は、“１”・・・写
真・背景領域（非エツジ部）に対応する。

この出力結果１０１をスイッチ１６に送り、出力結果１
０１が“１”の時は、第１の２値化データを選択する。

出力結果１０１が“０”の時は、第２の２値化データを選択する。

というように２値化データを切り換える。

本実施例のラプラシアンフィルタの係数は、第４図（ａ
）に示したものであるが、他に、第４図（ｂ）、（ｃ）
のような係数を実現する回路構成をとっても同様な結果
が得られる。

また識別回路１３は、第５図（ｂ）に示すような、中心
画素と周辺濃度の差分の絶対値の大きさをしきい値と比
較することにより、判定結果を得る構成をとることも可
能である。中心画素５０ｅ及びその周辺画素５０　ａ、
　５０　ｂ、　５０　ｃ。

５０ｄ、５０ｆ、５０ｇ、５０ｇ、５０ｈ。

５０Ｌは、平均値演算器５１により、これら９画素の平
均値が得られる。この結果は、差分演算器５２で中心画
素５０ｅとの差分の絶対値り、がとられる０次に比較器
５３で特定のしきい値Ｔ２と比較され、判定結果１０１
が出力される。

この判定結果は、差分Ｄ１がしきい値Ｔ、より大きい時は、“０”・・・
文字・網点領域（エツジ部）差分Ｄ１がしきい値Ｔ、よ
り小さい時は、”１”・・・写真・背景領域（非エツジ
部）に対応する。

他の方法として、特定の大きさｍｘｎ内の画素ブロック
内の画像データの最大値と最小値の差Ｄ２をとり、これ
と特定のしきい値Ｔ、とを比較し、判定結果１０１を出
力する方法も考えられる。

この判定結果は、差分Ｄ２がし咎い値Ｔ、より大きい時は、“０“・・・
文字・網点領域（エツジ部）差分Ｄ２がしきい値Ｔ、よ
り小さい時は、“１”・・・写真・背景領域（非エツジ
部）に対応する。

本識別法によれば、文字・線画・写真・網点画像等を含
む原稿に対して、写真・背景（非エツジ部）・・・大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化
出力文字・線画・網点画像（エツジ部）・・・小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化
出力のように画像領域に応じて２値化信号を切り換えること
により、高品位に再現画像を得ることが可能となった。

く識別手段例２〉誤差拡散法は誤差を分散させるマトリクスのサイズによ
り次のような性質をもつ。

大きいマトリクスサイズ・・・ハイライト部、シャドウ部でドツトが比較的そろ
い、ノイズが目立ちにくいが、文字の縁の右側・下側が
白く抜ける傾向がある。

小さいマトリクスサイズ・・・ハイライト部、シャドウ部のドツトがランダムで
ノイズが目立ちやすいが、文字の縁の白抜けがない。

第１１図は、ハイライト部及びシャドウ部と中間濃度部
とを識別する識別回路１３の一例のブロック構成図であ
る。補正後の画像データ１００は、セクタ１２０により
選択されたラインバッファメモリ１２１８〜１２１ｄに
送られる。このラインバッファ１２１８〜１２１ｄのう
ち１つが書き込み中で残りの３つは読み出し中である。

画像データ１００は、第１のラインバッファ１２１ａに
書き込み終わると、次データは第２のラインバッファ１
２１ｂに書き込まれる。順次、第３゜第４のラインバッ
ファ１２１ｃ、１２１ｄに書き込まれ、第４のラインバ
ッファ１２１ｄへの書き込みが終了すると、また第１の
ラインバッファ１２１ａに戻ってデータの書き込みを行
う。

これにより、ラインバッファ１２１ａ〜１２１ｄには、
現在書き込み中の画像のラインデータより以前の３つの
連続するラインのデータが記録されており、これをセレ
クタ１２２により選択し、データの読み出しをする。こ
のラインデータは、最大値検出回路１２３、最小値検出
回路１２４に送られる。ここで検出された最大値。

最小値は、比較器１２５，１２６でそれぞれのしきい値
Ｔｓ、Ｔｏと比較される。最大値が１５以上又は最小値
がＴ６以下の時判定結果は“１″となる。この２つの出
力はＯＲ回路１２７で論理和をとり、識別結果１０１を
得る。以上をまとめると、最大値５丁、の時は、出力　°　１　”　　（へイライト　部）最小値≧Ｔ６
の時は、出力　１　°°　　（シャドウ部）上記以外の時は、出力°゛０”　（中間濃度部）となる。

第１２図は最大値検出回路１２３、最小値検出回路１２
４の実施例のブロック構成図である。セレクタ２２で選
ばれたラインの画像データ１０２ａ、１０３ａ、１０４
ａは、ラッチ１３０ａ　〜１３０ｃ、　　１３１ａ　〜
１３１ｃ。

１３２ａ〜１３２Ｃで１画素ずつ遅延される。

比較選択器１３３ａでは、ラッチ１３１　ａ。

１３２ａのデータを比較するが、これはある画素とその
１つ先の画素のデータ比較をすることになる。同様に比
較器１３４ａでは、１３３ａの出力結果と２つ先の画素
のデータを比較することになる。従って、１３４ａの出
力は、１ラインの連続する３画素の最大値、または最小
値になる。

第１３図に、最大値検出器１２３における比較選択器の
構成例を示す。入力ＸとＹは、比較器４０及びラッチ１
４１，１４２にそれぞれ入力されている。

ここで、比較器１４０ではＸ＞Ｙの時出力が“１”とな
るように設定されているとすると、データがＸ＞Ｙの時
は、比較器４０の出力の出力は“１゛となり１．この信
号は反転器１４３を通して、ラッチ１４１のイネーブル
端子に入る。ラッチ１４１，１４２のイネーブル入力が
負論理とすると、出力１４５はＸの値となる。逆にＸ＜
Ｙの時は、出力１４５がＹの値となる。これによりＸ、
Ｙの最大値が１４５に出力されることになる。

一方、最小値検出器１２４は、反転器１４３をラッチ１
４２側に入れた構成をとる変更により、同じ構成で実現
できる。

次に比較選択器１３５は、１ライン目と２ライン目との
最大値または最小値の検出をし、比較選択器１３６は、
この結果と３ライン目との最大値または最小値の検出を
行う。

以上の結果、比較選択器１３６の出力は、３×３画素ブ
ロックの中の最大値または最小値となる。

識別回路の他の例を第１４図に示す６１５０ａ〜１５０ｉは画素位置を示すもので、各画素の
データは平均値演算器１５１に入り、３×３ブロツクの
平均値が演算される。この結果Ｍは、比較器１５２で、
し縫い値Ｔ７とＴａと比較される（ここでＴ　７　＞　
Ｔ　ａとする）。

平均データＭがＭ＞Ｔ？の時はシャドウ部、ｕ＜”ｒａ
の時はハイライト部、Ｔ８≦Ｍ≦Ｔ、の時は中間濃度部と定義すると、Ｍ＞７７またはＭ＜Ｔ、の時は、出力″１””ｒａ≦Ｍ
≦Ｔ７の時は、出力“Ｏ” のような識別結果が得られることになる。

また、簡略化のためハイライト部のみ、第１の２値化手
段で処理することによっても同等の効果が得られる。

本識別方法により、文字・線画・写真・網点画像を含む
原稿に対して、ハイライト・シャドウ部・・・大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化
処理中間濃度部・・・小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化
処理のように、画像領域に応じて２値化処理を切り換えるこ
とにより、高品位に再現画像を得ることが可能となった
。

第６図は、誤差拡散法による２値化回路の実施例のブロ
ック構成図である。

画像データ１００（ＸＩＪ）は、エラーバッファメモリ
６０に保存されている誤差εＩＪ（以前発生した補正デ
ータＸ　’　ＩＪと出力データｙＩｊとの差）に重みづ
け発生器６１により指定された重み係数α１．をかけた
直後、規格化された値と加算器６２で加算される。

これを式で書くと以下のようになる。

次に補正データｘ′１」は２値化回路６３でしとい値Ｔ
４と比較され、データｙＩｊを出力する。ここでｙ目は
、ＹｌｊａＸ＋　またはＹ、ｎ　（例えば“１”と“０
”）のように２値化されたデータとなっている。

２値化データは出力バッファ６５で前述した識別回路１
３の判定結果１０１の出力とタイミングを調整して、最
終的に２値化出力１０２を得る。

−力演算器６４では、補正データｘ′１．と出力データ
ｙｌｊの差分ε目が演算され、この結果はエラーバッフ
ァメモリ６０の現在処理中の画素位置６６に記録される
。この操作を順次繰返すことにより、誤差拡散法の２値
化処理が実行される。

第７図は誤差拡散法の重み係数マトリクスの一例を示す
図である。同図（ａ）は第１の２値化回路で用いられる
大きいマトリクスサイズの重み係数である。また同図（
ｂ）は第２の２値化回路で用いられる小さいマトリクス
サイズの重み係数である。

第１０図は本実施例をカラー画像に適用した実施例のブ
ロック構成図である。カラー画像の入力装置９０か６３
色分解されたＲｅｄ信号、　Ｇｒｅｅｎ信号、　Ｂｌｕ
ｅ信号が出力される。これらの信号は、Ａ／Ｄ変換器９
１で各色８ビットのデジタル信号に変換される。補正回
路９２では、シェーディング補正、ＲＧＢ信号からＹＭ
Ｃ信号への補色変、換、マスキング処理がなされ、Ｙｅ
ｌｌｏｗ侶号。

Ｍａｇｅｎｔａ信号、　Ｃｙａｎ信号が出力される。こ
の３色信号はそれぞれ、識別回路９３．第１の２値化回
路９４．第２の２値化回路９５に入力される。２値化回
路９４．９５は前述の回路を３色分持つことにより実現
できる。

一方、識別回路９３は、第１１図に示したように、単色
の識別回路７０を３段持ち、その結果をＯＲ回路７１で
論理和をとることにより、判定結果１１０を得るような
構成をとることにより実現できる。

また別の実施例として第１２図に示したように、単色生
成器７２でＹＭＣ信号の平均値をとり、この信号を識別
回路７３に入れ、判定結果１１０を得るような構成でも
実現できる。

尚、本実施例で説明した識別回路は一例であって、誤差
拡散法による２値化のマトリクスの大きさに対応した識
別を行う回路であればよい。又、マトリクスの大きさ及
び選択の方法は本例に限らない。又、本例では２つに分
けて選択したが、更に多くの大きさに分けてもよい。

［発明の効果］本発明により、人力画像の種類に関係なく、高品位に且
つ精細に画像を再現する画像処理装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例の画像処理装置のブロック構成図、第２図は識別回路の一実施例を示すブロック構成図、第３図はラプラシアン演算器を示すブロック構成図、第４図（ａ）〜（ｅ）はラプラシアン係数の例を示す図
、第５図（ａ）は演算器２７のブロック構成図、第５図（
ｂ）は中心画素と周辺平均濃度との差分演算回路のブロ
ック構成図、第６図は誤差拡散法による２値化回路のブロック構成図
、第７図（ａ）は大きいマトリクスの重み付は係数を示す
図、第７図（ｂ）は小さいマトリクスの重み付は係数を示す
図、Ｎ８図は本実施例のカラー画像処理装置のブロック構成
図、第９図は第８図における識別回路のブロック構成図、第１０図は第８図における識別回路の第２実施例を示す
ブロック構成図、第１１図は識別回路の他の実施例を示すブロック構成図
、第１２図は最大値または最小値検出回路のブロック構成
図、第１３図は比較選択回路のブロック構成図、第１４図は
識別回路の他の実施例を示すブロック構成図である。図中、１０・・・入力センサ部、１１・・・Ａ／Ｄ変換
器、１２・・・補正回路、１３・・・識別回路、１４・
・・第１の２値化回路、１５・・・第２の２値化回路、
１６・・・スイッチ、１７・・・プリンタである。特許出願人　　キャノン株式会社代理人　弁理士　　大塚康徳（他１名）（、”　：’、
’　７　、、′、、４、パ、二・　　　、 ′”Ｉ′；（ａ）　　　　　　　　　　（ｂ）第４図第９図第１０図第１３図第１４図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）画像をデジタル信号で処理する画像処理装置にお
いて、第１のマトリクスサイズで、誤差拡散法による画像の２
値化をする第１の２値化手段と、該第１の２値化手段より小さいマトリクスサイズで、誤
差拡散法による画像の２値化をする第２の２値化手段と
、画像の種類を識別する識別手段と、該識別手段の識別結果に基づいて、前記第１の２値化手
段と前記第２の２値化手段とを選択する選択手段とを備
えることを特徴とする画像処理装置。
（２）識別手段は画像のエッジ部と非エッジ部を識別し
、選択手段はエッジ部では第２の２値化手段を選択し、
非エッジ部では第１の２値化手段を選択することを特徴
とする特許請求の範囲第１項記載の画像処理装置。
（３）識別手段はエッジ識別手法として、ラプラシアン
フィルタ出力の特定ブロック内平均値を用いることを特
徴とする特許請求の範囲第２項記載の画像処理装置。
（４）識別手段は画像の濃度レベルを識別し、選択手段
は画像の濃度レベルがハイライト部又はシヤドウ部にあ
る時は第１の２値化手段を選択し、画像の濃度レベルが
中間濃度の時は第２の２値化手段を選択することを特徴
とする特許請求の範囲第１項記載の画像処理装置。
（５）識別手段は、画像の特定ブロック内の最大値と最
小値の濃度をとり、最大値が第１のしきい値以下の時を
ハイライト部、または最小値が第２のしきい値以上の時
をシヤドウ部として決定することを特徴とする特許請求
の範囲第４項記載の画像処理装置。