(57)【要約】【課題】  出力階調数の多い擬似中間調処理（ハーフトーン）においても高速かつ簡単に処理が可能で、且つ出力階調数に依存せず統一的な擬似中間調処理を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  複数の濃度成分からなる多値画像データに誤差拡散処理による擬似中間調処理を行う画像処理装置であって、前記複数の濃度成分毎に量子化を行い、各濃度成分の量子化誤差の負号及び各濃度成分の量子化誤差の和と閾値との比較により量子化出力値の補正値を決定し、該補正値にて量子化出力値を補正した後、量子化誤差を拡散する。【選択図】  図１
2010109441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数色の画像データを入力する手段と、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算する手段と、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化手段と、
上記量子化手段の量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出手段と、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記複数の量子化誤差の和と量子化閾値または量子化閾値から量子化ステップ幅を引いた値との比較により量子化出力の補正を判定する判定手段と、
上記複数色毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を検出する手段と、
上記近傍画素の量子化誤差負号の数により補正領域を判定する判定手段と、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定する手段と、
上記補正値により上記量子化出力を補正する手段と、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出手段とを備え、
上記第２の量子化誤差算出手段による誤差を用いて誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記量子化出力の補正は２色以上の量子化誤差の負号が一致した時に行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記量子化出力の補正値は、一致した量子化誤差の負号が正の場合は＋１または０とし、一致した量子化誤差の負号が負の場合は−１または０とすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記量子化出力の補正値は、一致した量子化誤差の負号が正の場合は補正前の量子化誤差の総和が閾値を超えていた場合、量子化誤差の負号が一致する色プレーン中で量子化誤差の負号数の小さい順に補正の優先順位を決定し、一致した量子化誤差の負号が負の場合は補正前の量子化誤差の総和が閾値Ｔｈから量子化ステップ幅Ｑｓを引いた値Ｔｈ−Ｑｓ未満であった場合、量子化誤差の負号が一致する色プレーン中で量子化誤差の負号数の大きい順に補正の優先順位を決定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記量子化誤差の負号数が等しい場合は、乱数によって優先順位を決定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力濃度が０であるかどうかを判定する手段と、
量子化出力値が最大値であるかどうかを判定する手段を備え、
前記一致した量子化誤差の負号が正の場合は優先順位の高い方より入力濃度値が０でなく、かつ量子化出力値が最大値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を＋１とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記、条件を満たす色がない場合、補正を行わないことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
量子化出力値が最小値であるかどうかを判定する手段を備え、
前記一致した量子化誤差の負号が負の場合は優先順位の高い方より量子化出力値が最小値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を−１とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記、条件を満たす色がない場合、補正を行わないことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記複数色の画像データは、シアン及びマゼンタであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記複数色の画像データは、シアン、マゼンタ、イエローであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
複数色の画像データを入力する手段と、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算する手段と、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化手段と、
上記量子化手段の量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出手段と、
上記複数の量子化誤差より所定のビットを抽出するビット抽出手段と、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記ビット抽出手段により抽出されたビット列の比較により量子化出力の補正領域を判定する領域判定手段と、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定する手段と、
上記補正値により上記量子化出力を補正する手段と、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出手段とを備え、
上記第２の量子化誤差算出手段による誤差を用いて誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
前記量子化出力の補正は２色以上の量子化誤差の負号が一致した時に行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記量子化出力の補正値は、一致した量子化誤差の負号が正の場合は＋１または０とし、一致した量子化誤差の負号が負の場合は−１または０とすることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
上記ビット抽出手段は、量子化代表値間を２のべき乗に分割するビットを抽出することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
上記抽出したビット列のＭＳＢが０となる領域ではＭＳＢ以外のビット列を加算し、加算した結果のＭＳＢが１となるかＭＳＢ以外の全ビットが１となる場合以外は補正値を０とし、上記加算した結果のＭＳＢが１となるかＭＳＢ以外の全ビットが１となる場合で、抽出したビット列が一致する場合は領域０とし、上記抽出したビット列のＭＳＢ以外の全ビットで比較を行い、第１色側が大きければ領域１、第２色側が大きければ領域２と判定して補正することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
上記抽出したビットのＭＳＢが１となる領域ではＭＳＢ以外のビット列を加算し、加算した結果のＭＳＢが１となる場合は補正値を０とし、上記加算した結果のＭＳＢが０となる場合で、抽出したビット列が一致する場合は領域０とし、抽出したビットのＭＳＢ以外の全ビットで比較を行い、第１色側が大きければ領域４、第２色側が大きければ領域３と判定して補正することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
上記領域０と判定された場合は、乱数によって優先順位を決定することを特徴とする請求項１６及び１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
入力濃度が０であるかどうかを判定する手段と、
量子化出力値が最大値であるかどうかを判定する手段を備え、
上記領域１と判定された場合は、上記第１色、第２色の順に入力濃度値が０でなく、かつ量子化出力値が最大値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を＋１とし、上記領域２と判定された場合は、上記第２色、第１色の順に入力濃度値が０でなく、かつ量子化出力値が最大値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を＋１とすることを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
量子化出力値が最小値であるかどうかを判定する手段を備え、
上記領域３と判定された場合は、上記第１色、第２色の順に量子化出力値が最小値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を−１とし、上記領域４と判定された場合は、上記第２色、第１色の順に量子化出力値が最小値でないかの判定を行い、最初に上記条件を満たした色の補正値を−１とすることを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
上記、条件を満たす色がない場合、補正を行わないことを特徴とする請求項１９、又は請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記複数色の画像データは、シアン及びマゼンタであることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
複数色の画像データを入力する手段と、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算する手段と、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化手段と、
上記量子化手段の量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出手段と、
上記複数の量子化手段における量子化閾値の平均値を求める閾値平均化手段と、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記複数の量子化誤差の和と上記量子化閾値の平均値または上記量子化閾値の平均値から量子化ステップ幅を引いた値との比較により量子化出力の補正を判定する判定手段と、
上記複数色毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を検出する量子化誤差負号数検出手段と、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記近傍画素の量子化誤差負号の数により補正領域を判定する第１の補正領域判定手段と、
上記複数の量子化誤差より所定のビットを抽出するビット抽出手段と、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記ビット抽出手段により抽出されたビット列の比較により量子化出力の補正領域を判定する第２の補正領域判定手段と、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定する手段と、
上記補正値により上記量子化出力を補正する量子化出力補正手段と、
上記複数色の画像データの差分の絶対値を所定値と比較する差分比較手段と、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出手段と、
上記第２の量子化誤差算出手段による誤差を用いて誤差拡散処理を行う手段とを備え、
上記差分比較手段の判定結果に従い、上記第１及び第２の補正領域判定手段による領域判定結果を選択して補正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２４】
複数色の画像データを入力するステップと、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算するステップと、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化ステップと、
上記量子化ステップの量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出ステップと、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記複数の量子化誤差の和と量子化閾値または量子化閾値から量子化ステップ幅を引いた値との比較により量子化出力の補正を判定する判定ステップと、
上記複数色毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を検出するステップと、
上記近傍画素の量子化誤差負号の数により補正領域を判定する判定ステップと、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定するステップと、
上記補正値により上記量子化出力を補正するステップと、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出ステップとを備え、
上記第２の量子化誤差算出ステップによる誤差を用いて誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２５】
複数色の画像データを入力するステップと、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算するステップと、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化ステップと、
上記量子化ステップの量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出ステップと、
上記複数の量子化誤差より所定のビットを抽出するビット抽出ステップと、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記ビット抽出ステップにより抽出されたビット列の比較により量子化出力の補正領域を判定する領域判定ステップと、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定するステップと、
上記補正値により上記量子化出力を補正するステップと、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出ステップとを備え、
上記第２の量子化誤差算出ステップによる誤差を用いて誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２６】
複数色の画像データを入力するステップと、
上記複数色毎に注目画素近傍の量子化誤差に重み付けを行い、上記入力画像データに加算するステップと、
上記量子化誤差が加算された入力画像データを量子化する複数の量子化ステップと、
上記量子化ステップの量子化処理により発生した複数の量子化誤差を算出する第１の量子化誤差算出ステップと、
上記複数の量子化ステップにおける量子化閾値の平均値を求める閾値平均化ステップと、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記複数の量子化誤差の和と上記量子化閾値の平均値または上記量子化閾値の平均値から量子化ステップ幅を引いた値との比較により量子化出力の補正を判定する判定ステップと、
上記複数色毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を検出する量子化誤差負号数検出ステップと、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記近傍画素の量子化誤差負号の数により補正領域を判定する第１の補正領域判定ステップと、
上記複数の量子化誤差より所定のビットを抽出するビット抽出ステップと、
上記算出された複数の量子化誤差の負号及び上記ビット抽出ステップにより抽出されたビット列の比較により量子化出力の補正領域を判定する第２の補正領域判定ステップと、
上記補正領域毎に補正する色の優先順位及び補正値を決定するステップと、
上記補正値により上記量子化出力を補正する量子化出力補正ステップと、
上記複数色の画像データの差分の絶対値を所定値と比較する差分比較ステップと、
上記補正された量子化出力より量子化誤差を算出する第２の量子化誤差算出ステップと、
上記第２の量子化誤差算出ステップによる誤差を用いて誤差拡散処理を行うステップとを備え、
上記差分比較ステップの判定結果に従い、上記第１及び第２の補正領域判定ステップによる領域判定結果を選択して補正することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２７】
請求項２４〜請求項２６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２８】
コンピュータで読み出し可能なプログラムを記憶した記憶媒体であって、請求項２７に記載の画像処理プログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理方法及び画像処理装置に係り、とりわけ、入力画像濃度と出力画像濃度等の差を誤差拡散法等により保存しつつ、入力データを２値又は多値データへと量子化する画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力多値データを、２値又は入力多値データのレベルよりも少ないレベルの多値で表現するには、疑似中間調処理が用いられる。その一例として誤差拡散法が知られている。この誤差拡散法については、“Ａｎ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｇｒａｙ  Ｓｃａｌｅ”ｉｎ  ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｐｌａｙ  １９７５  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  Ｄｉｇｅｓｔ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｐａｐｅｒｓ，１９７５，３６で発表されている。この方法では、着目画素をＰとし、その画素の濃度をｖとし、Ｐの周辺に存在する２値化処理前の画素Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の濃度をそれぞれｖ０、ｖ１、ｖ２、ｖ３とし、２値化のための閾値をＴとして、経験的に求めた重み係数Ｗ０、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３を用い、着目点Ｐにおける２値化誤差Ｅを重み付けし、周辺画素Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のそれぞれへと配分するものである。すなわち、この方法は、マクロ的に出力画像の平均濃度を入力画像の濃度と等しくする方法である。このとき、出力２値データをｏとすると、以下の式により周辺画素Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に対する誤差Ｅ０、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３を求めることができる。
【０００３】
ｖ≧Ｔならばｏ＝１、Ｅ＝ｖ−Ｖｍａｘ
ｖ＜Ｔならばｏ＝０、Ｅ＝ｖ−Ｖｍｉｎ
（ただし、Ｖｍａｘ：最大濃度、Ｖｍｉｎ：最小濃度）
Ｅ０＝Ｅ×Ｗ０；
Ｅ１＝Ｅ×Ｗ１；
Ｅ２＝Ｅ×Ｗ２；
Ｅ３＝Ｅ×Ｗ３；
（重み係数の例：Ｗ０＝７／１６，Ｗ１＝１／１６，Ｗ２＝５／１６，Ｗ３＝３／１６）
ところで、カラーインクジェットプリンタ等では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）、ブラック（Ｋ）等のインクを用いて多値画像データを出力する際、各色独立に誤差拡散法等を用いて擬似中間調処理を行っていた。このため、１色について見た場合には高画質に見えていても、２色以上が重なり合うと必ずしも良好な画質が得られない場合があった。
【０００４】
この問題を改善するために、特開平８−２７９９２０号公報及び特開平１１−１０９１８号公報等においては、２色以上を組み合わせて誤差拡散法を用いることにより、２色以上が重なり合う場合においても視覚的に良好な擬似中間調処理方法が開示されている。
【０００５】
また、特開平９−１３９８４１号公報においては、２色以上を独立に擬似中階調処理した後に、入力値の合計により出力値の修正を行うことにより、上記と同様の効果が得られる方法が開示されている。
【０００６】
特に、カラー画像の中濃度領域の粒状感を低減するのに、シアン（Ｃ）成分とマゼンタ（Ｍ）成分のドットが互いに重なり合わない様に画像処理をすることが効果的であり、そのために以下の方法が用いられている。
【０００７】
図９は、従来のカラー画像の画像処理方法を説明する説明図である。
【０００８】
図９において、カラー画像の画像データは、その各画素、各濃度成分（ＹＭＣＫ）が８ビット（階調値が０〜２５５）の多値データで表現されている。画像データにおける任意の注目画素のシアン（Ｃ）成分の濃度値Ｃｔとマゼンタ（Ｍ）成分の濃度値Ｍｔは、原画像のＣ成分とＭ成分の濃度値をそれぞれＣ、Ｍとすると、次式で表される。ここで、ＣｅとＭｅは、それぞれＣ成分とＭ成分の注目画素に対して誤差拡散された値である。
【０００９】
Ｃｔ＝Ｃ＋Ｃｅ
Ｍｔ＝Ｍ＋Ｍｅ
従来のカラー画像の画像処理方法では、注目画素のＣ成分とＭ成分の濃度に従って以下に示す４通りの画像処理制御を行う。
【００１０】
１．（Ｃｔ＋Ｍｔ）が閾値Ｔｈ１以下である場合、即ち、図９に示す領域１に属する場合にはドット記録を行わない。
【００１１】
２．（Ｃｔ＋Ｍｔ）が閾値Ｔｈ１を越えており、且つ（Ｃｔ＋Ｍｔ）が別の閾値Ｔｈ２以下であり、且つＣｔ＞Ｍｔである場合、即ち、図９の領域２に属する場合には、Ｃインクのみでドット記録を行う。
【００１２】
３．（Ｃｔ＋Ｍｔ）が閾値Ｔｈ１を越えており、且つ（Ｃｔ＋Ｍｔ）が別の閾値Ｔｈ２以下であり、且つＣｔ≦Ｍｔである場合、即ち、図９の領域３に属する場合には、Ｍインクのみでドット記録を行う。
【００１３】
４．（Ｃｔ＋Ｍｔ）が別の閾値Ｔｈ２を越えている場合、即ち、図９の領域４に属する場合には、Ｃインク及びＭインクを用いてドット記録を行う。なお、Ｔｈ１＜Ｔｈ２であるとする。
【特許文献１】特開平８−２７９９２０号公報
【特許文献２】特開平１１−１０９１８号公報
【特許文献３】特開平９−１３９８４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上記従来の画像処理方法では、量子化を行う場合に階調数が多くなればなるほど判定式が複雑化し、処理時間が余計にかかってしまうという問題がある。例えば、従来の画像処理方法によりシアンとマゼンタを３値に量子化した場合のアルゴリズムを次式に示す。
【００１５】
Ｃｔ＝Ｃ＋Ｃｅ
Ｍｔ＝Ｍ＋Ｍｅ
Ｃｏｕｔ＝０
Ｍｏｕｔ＝０
ｉｆ（Ｃｔ＋Ｍｔ＞Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１）
ｉｆ（Ｃｔ＋Ｍｔ＜Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２）
ｉｆ（Ｃｔ＞Ｍｔ）
Ｃｏｕｔ＝１
ｅｌｓｅ
Ｍｏｕｔ＝１
ｅｌｓｅ
ｉｆ（Ｃｔ＋Ｍｔ＜Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３）
ｉｆ（Ｃｔ＞Ｍｔ＋Ｃｏｎｓｔ１）
Ｃｏｕｔ＝２
ｅｌｓｅ
ｉｆ（Ｍｔ＜Ｃｔ＋Ｃｏｎｓｔ１）
Ｍｏｕｔ＝２
ｅｌｓｅ
Ｃｏｕｔ＝１
Ｍｏｕｔ＝１
ｅｌｓｅ
ｉｆ（Ｃｔ＋Ｍｔ＜Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４）
ｉｆ（Ｃｔ＞Ｍｔ）
Ｃｏｕｔ＝２
Ｍｏｕｔ＝１
ｅｌｓｅ
Ｃｏｕｔ＝１
Ｍｏｕｔ＝２
ｅｌｓｅ
Ｃｏｕｔ＝２
Ｍｏｕｔ＝２
このように、シアンとマゼンタを３値に量子化するだけでも複雑な処理となり、より多い階調に量子化する場合には更に複雑となる。
【００１６】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、より出力階調数の多い擬似中間調処理（ハーフトーン）においても高速かつ簡単に処理が可能で、且つ出力階調数に依存せず統一的な擬似中間調処理を行うことができる画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、複数の濃度成分からなる多値画像データに擬似中間調処理を行う誤差拡散処理手段を備える画像処理装置であって、前記複数の濃度成分毎に量子化を行い、各濃度成分の量子化誤差の負号及び注目画素近傍の量子化誤差負号の数、乱数、各濃度成分の量子化誤差の比較結果により補正値を決定し、量子化出力値を補正した後、量子化誤差を拡散することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
以上、説明したように第１の観点によれば、量子化誤差の負号の一致及び量子化誤差の和と閾値との比較にて補正領域の判定を行うため、簡単に補正領域の判定ができ、補正値を容易に生成できる。また、補正される色プレーンの優先順位を近傍画素の量子化誤差負号数によって決定することで少ないメモリ容量で効率的なドットの分散が可能となる。さらに、近傍画素の量子化誤差負号数が同一の場合、乱数にて上記優先順位を決定することにより、同一色ドットの繋がりを排除することができる。なお、これらの処理は量子化レベル数に依存しないため、容易にＮ値の誤差拡散に拡張できる。さらに、上述したように３色以上への拡張も可能である。
【００１９】
また、第２の観点によれば、色プレーン毎に閾値が逐次変更されても、量子化誤差の負号の一致及び量子化誤差の一部のビットの比較にて補正領域の判定を行うため、簡単に補正領域の判定ができ、補正値生成も容易となる。
【００２０】
また、第３の観点によれば、入力濃度値に応じて補正領域判定方法を切り替えているので、粒状感の少ない最適な色間の重なりを容易に得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
次に、本発明の詳細を実施例の記述に従って説明する。
【実施例１】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施形態に係わる画像処理装置の構成を説明するブロック図である。ここでは便宜上、シアンとマゼンタの２つの色プレーンに処理を施すものとする。
【００２３】
図１において１，２は加算器であり、拡散フィルタ３，４からの補正値を入力画像の画素値Ｃ，Ｍに各々加算する。３，４は拡散フィルタであり、量子化誤差の拡散対象画素の量子化誤差に、対応する拡散係数を乗して総和を求め、補正値として加算器１，２にて次の入力画像の画素値に各々加算する。５，６は減算器であり、拡散フィルタ３，４により補正された入力画像の画素値から逆量子化器１７，１８から出力される量子化代表値を減算することで量子化誤差を生成し、各々拡散フィルタ３，４に入力する。７，８は減算器であり、拡散フィルタ３，４により補正された入力画像の画素値より逆量子化器１３，１４から出力される量子化代表値を減算することで量子化コード補正前の量子化誤差を生成し、各々補正領域判定部１９に入力する。９，１０は加算器であり、上記補正された入力画像の画素値に閾値生成部２４より生成される閾値Ｔｈを各々加算する。１１，１２は量子化器であり、閾値Ｔｈが加算された入力画素値を所定の量子化ステップにて各々量子化する。１３，１４は逆量子化器であり、量子化器１１，１２の出力コードを量子化代表値に各々変換する。１５，１６は加算器であり、補正値生成部２０から出力される補正値を加算して上記出力コードを補正する。１７，１８は逆量子化器であり、上記補正された出力コードを量子化代表値に各々変換する。１９は補正領域判定部であり、補正前の量子化誤差の負号及び閾値Ｔｈから補正領域内外の判定を行い、補正領域と判定した場合、負号数カウント部２１，２２より出力される近傍画素の負号の数を比較し、判定結果を補正値生成部２０に入力する。２０は補正値生成部であり、量子化器１１，１２の出力コード及び補正領域判定部１９の判定結果、乱数生成部２３からの乱数から補正値を生成し、出力コード補正値として加算器１５，１６に入力する。２１，２２は負号数カウント部であり、注目画素近傍の量子化誤差の負号の数（即ち、量子化誤差が負となった画素の数）をカウントする。２３は乱数生成部であり、例えば、ＬＦＳＲ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｓｈｉｆｔ  Ｒｅｇｉｓｔｅｒ）を用いていたＭ系列乱数等の公知の乱数生成方法を用いて、１ビットの乱数を生成する。２４は閾値生成部であり、例えば、負号数カウント部２１，２２より出力される近傍画素の量子化誤差負号の数より閾値を変動させる。
【００２４】
まず、量子化処理について具体的に説明する。以下では３値の誤差拡散に本発明を適用した場合の具体的な数値を記載する。
【００２５】
周辺の量子化誤差により補正された入力画素データは加算器９，１０にて閾値Ｔｈが各々加算される。ここで、量子化器１１，１２の量子化特性を線形とし、入力画素値をｘとすれば、出力コードｃ、量子化代表値ｒは次式のようになる。
【００２６】
ｘ＜６４の時ｃ＝０、ｒ＝０
６４≦ｘ＜１９２の時ｃ＝１、ｒ＝１２８
１９２≦ｘの時ｃ＝２、ｒ＝２５５
即ち、上記閾値Ｔｈとして６４を入力画素に加算し、キャリーとＭＳＢを取り出せば出力コードｃとなり、下位７ビットを０でパディングすれば量子化代表値ｒとなる。但し、出力コードｃ＝２の時の上記方法により生成される量子化代表値ｒ＝２５６は入力画素データのレンジを越えてしまうので、キャリーが１の時の量子化代表値は全ビットを１（即ち２５５）とする。これにより、量子化器１１，１２、逆量子化器１３，１４，１７，１８は単純化される。なお、“はき寄せ”や“テクスチャ”を排除するため、閾値を変動させた場合も同様に閾値Ｔｈを加算することで対応できる。
【００２７】
次に、図２のフローチャートを用いて具体的な補正処理を詳細に説明する。図２は本発明の第１の実施形態に係わる補正処理を説明するフローチャートである。以下では、補正する色プレーンをＣ，Ｍの２色とし、補正前の量子化誤差をＣｅｒ，Ｍｅｒ、近傍画素の量子化誤差負号の数をＣｓｓ，Ｍｓｓとして説明する。
【００２８】
ステップＳ１では拡散フィルタ３，４により補正された入力画像の画素値Ｃｔ，Ｍｔより量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒを求める。ステップＳ２では量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの負号が一致するかを判定し、負号が一致しない場合は出力コードの補正なしと判断し、補正値を０としてステップＳ２３へ進む。ステップＳ２３では決定された補正値を出力コードに加算した後、量子化誤差を求め、量子化誤差を周囲の画素に拡散し、ステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、全画素の処理の終了を判定し、全画素の処理が終了した場合は、処理を終了し、全画素の処理が終了していない場合は、次の画素の処理をするためステップＳ１へ戻る。
【００２９】
一方、ステップＳ２で量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの負号が一致すると判定された場合はステップＳ３へ進む。ステップＳ３では量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの和が閾値Ｔｈを超えているか、あるいは量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの和が閾値Ｔｈから量子化ステップ幅Ｑｓを引いた値Ｔｈ−Ｑｓ未満であるかを判定し、上記条件を満たしていない場合は出力コードの補正なしと判断し、補正値を０としてステップＳ２３へ進み、上記条件を満たしている場合はステップＳ４へ進む。ステップＳ４では色プレーン毎に近傍画素の量子化誤差負号の数Ｃｓｓ，Ｍｓｓを求め、ステップＳ５へ進む。ステップＳ４では上記近傍画素の量子化誤差負号の数Ｃｓｓ，Ｍｓｓが等しいかどうかを判定し、Ｃｓｓ≠ＭｓｓであればステップＳ６へ、Ｃｓｓ＝ＭｓｓであればステップＳ７へ進む。ステップＳ６では上記近傍画素の量子化誤差負号の数Ｃｓｓ，Ｍｓｓを比較し、Ｃｓｓ＞ＭｓｓであればステップＳ８へ、Ｃｓｓ≦ＭｓｓであればステップＳ９へ進む。ステップＳ７では１ビットの乱数を生成し、乱数が０であればステップＳ８へ、乱数が１であればステップＳ９へ進む。ステップＳ８では量子化誤差Ｃｅｒの負号を検出し、負号が１であればステップＳ１２へ進み、負号が０であればステップＳ１４へ進む。同様に、ステップＳ９では量子化誤差Ｃｅｒの負号を検出し、負号が１であればステップＳ１０へ進み、負号が０であればステップＳ１６へ進む。上記一連の操作により、補正される色プレーンの優先順位及び補正値の負号が決定される。
【００３０】
ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３ではステップＳ１８，Ｓ１９にて量子化出力を−１するので、補正前の量子化出力値が最小値０であるかがチェックされる。もし、補正の優先順位の高い色プレーンの量子化出力値が最小値であった場合、その色プレーンは補正せずに次の優先順位の色プレーンへと補正対象を移す。全ての色プレーンの量子化出力値が最小値であった場合は、補正なしとしてステップＳ２３へ進む。
【００３１】
一方、ステップＳ１４，Ｓ１５，Ｓ１６，Ｓ１７ではステップＳ２１，Ｓ２２にて量子化出力を＋１するので、入力画素値が０または補正前の量子化出力値が最大値であるかがチェックされる。もし、補正の優先順位の高い色プレーンの入力画素値が０または補正前の量子化出力値が最大値であった場合、その色プレーンは補正せずに次の優先順位の色プレーンへと補正対象を移す。全ての色プレーンの入力画素値が０または補正前の量子化出力値が最大値であった場合は、補正なしとしてステップＳ２３へ進む。ここで、入力画素値が０かどうかをチェックするのは、本来ドットが生成されるはずのない部分に補正によるドットが生成されるのを防止するためである。
【００３２】
ステップＳ１８，Ｓ１９，Ｓ２０，Ｓ２１，Ｓ２２による補正処理が終わるとステップＳ２３に進む。ステップＳ２３では決定された補正値を出力コードに加算した後、量子化誤差を求め、量子化誤差を周囲の画素に拡散し、ステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、全画素の処理の終了を判定し、全画素の処理が終了した場合は、処理を終了し、全画素の処理が終了していない場合は、次の画素の処理をするためステップＳ１へ戻る。
【００３３】
次に、図２のフローチャートを用いて具体的な補正処理判定方法を詳細に説明する。
【００３４】
ステップＳ２，Ｓ３にて補正が不要な領域の判定が行われる。例えば、図９の領域２、領域３のように補正が不要な領域では量子化誤差の負号は一致しない。従って、補正前の量子化誤差負号の一致を調べることで、補正が不要な部分の判定ができる。また、量子化誤差負号が共に正の場合は、量子化誤差の和が閾値Ｔｈを超える領域にドットを追加するので、量子化誤差の和が閾値Ｔｈ以下の場合は補正が不要となる。一方、量子化誤差負号が共に負の場合は、量子化誤差の和が閾値−Ｔｈ未満の領域のドットを削除するので、量子化誤差の和が閾値−Ｔｈ以上の場合は補正が不要となる。なお、ステップＳ３では量子化誤差負号に関係なく共通に処理するため、量子化誤差の和の絶対値を用いたが、量子化誤差負号別に処理する場合は、ステップＳ３，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７を量子化誤差負号別に行うことにより、ステップＳ８，Ｓ９は不要となる。
【００３５】
次に、補正される色プレーンの優先順位について説明する。
【００３６】
誤差拡散においては、ドットが生成されると量子化誤差の負号が反転する。従って、視覚上重要なハイライト部においては、量子化誤差の負号が０となる画素が連続している領域では、ドットが生成されていない。つまり、所定範囲の量子化誤差負号の数を調べることにより、上記所定範囲近傍のドットの有無が判定できる。特に、誤差拡散では量子化誤差を２次元的に拡散するので、量子化誤差負号も２次元的に拡散し、上記所定範囲を超える範囲のドットの有無が判定できる。また、量子化誤差負号は１ビットなので、非常に少ないメモリ容量で広範囲のドット検出が可能となる。そこで、色プレーン毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を求めて比較することで、ドット数の少ない色プレーンの判定ができる。つまり、近傍画素の量子化誤差負号数の少ない方の優先順位を高くする。近傍画素の量子化誤差負号数が同じ場合は、どちらの色プレーンも同じと判断し、乱数によって優先順位を決定する。
【００３７】
同様に、シャドー部においては、量子化誤差の負号が１となる画素が連続している領域では、ボイド（ドットが打たれてないブランク部分）が発生していない。つまり、所定範囲の量子化誤差負号の数を調べることにより、上記所定範囲近傍のボイドの有無が判定できる。特に、誤差拡散では量子化誤差を２次元的に拡散するので、量子化誤差負号も２次元的に拡散し、上記所定範囲を超える範囲のボイドの有無が判定できる。そこで、色プレーン毎に近傍画素の量子化誤差負号の数を求めて比較することで、ボイド数の少ない色プレーンの判定ができる。つまり、近傍画素の量子化誤差負号数の多い方の優先順位を高くする。近傍画素の量子化誤差負号数が同じ場合は、どちらの色プレーンも同じと判断し、乱数によって優先順位を決定する。
【００３８】
次に、補正値について説明する。
【００３９】
上述したように量子化誤差負号が共に正の場合は、ドットを追加するため、いずれかの色プレーンの量子化出力を＋１する。この時、上述したように入力画素値が０の部分の量子化出力は補正しない。従って、補正の優先順位の高い色プレーンの入力画素値が０の場合は次の優先順位の色プレーンに補正対象が移される。また、補正前の量子化出力値が最大値であった場合も＋１すると量子化出力値のレンジを越えてしまうので、補正しない。この場合も次の優先順位の色プレーンに補正対象が移される。なお、補正対象の全ての色プレーンが補正なしと判定された場合は、補正が必要とされる領域であっても補正は行わない。
【００４０】
同様に量子化誤差負号が共に負の場合は、ドットを削除するため、いずれかの色プレーンの量子化出力を−１する。この時、補正前の量子化出力値が最小値（通常０）であった場合、−１すると量子化出力値のレンジを越えてしまうので、補正しない。この場合、次の優先順位の色プレーンに補正対象が移される。なお、補正対象の全ての色プレーンが補正なしと判定された場合は、補正が必要とされる領域であっても補正は行わない。
【００４１】
３色以上の色プレーンに補正処理を行うには、ステップＳ３，Ｓ６を拡張する。例えば３色の場合、３色全体での補正判定と任意の２色での補正判定を行い、プレーン毎に補正値を集計した後、補正値の絶対値を１以下にリミットした後、補正を行う。３色間の優先順位は近傍画素の量子化誤差負号数の比較にて行うが、３色とも一致した場合、乱数にて判定するが、この場合の乱数は２ビットになる。但し、色プレーンに割り当てられていない乱数も生成されるので、その場合は色プレーンに割り当てられている数がでるまで乱数の生成を繰り返すか、３進カウンタを別途設け、色プレーンに割り当てられていない乱数が生成された場合、３進カウンタの値を用いるようにしても良い。
【００４２】
この様に本発明の第１の実施形態によれば、量子化誤差の負号の一致及び量子化誤差の和と閾値または閾値から量子化ステップ幅を引いた値との比較にて補正領域の判定を行うため、簡単に補正領域の判定ができ、同時に補正値の負号も決定される。また、補正される色プレーンの優先順位を近傍画素の量子化誤差負号数によって決定することで少ないメモリ容量で効率的なドットの分散が可能となる。さらに、近傍画素の量子化誤差負号数が同一の場合、乱数にて上記優先順位を決定することにより、同一色ドットの繋がりを排除することができる。なお、これらの処理は量子化レベル数に依存しないため、容易にＮ値の誤差拡散に拡張できる。さらに、上述したように３色以上への拡張も可能である。
【実施例２】
【００４３】
図３は本発明の第２の実施形態に係わる画像処理装置の構成を説明するブロック図である。図中、２５，２６は閾値生成部、２７は補正領域判定部、２８，２９は負号数カウント部である。以下、第１の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００４４】
本実施形態では、閾値生成部２５，２６によって、色プレーン毎に閾値が逐次変更されても、色間の重なりを制御できるようにしたものである。
【００４５】
閾値制御部２５，２６は、誤差拡散の画質劣化要因である“はき寄せ”（ドット生成の遅れ）や“テクスチャ”を排除するため、閾値を変動させる。通常、“はき寄せ”は量子化代表値付近の入力値に隣接するエッジ部で顕著に表れる。そこで、入力値に最も近い量子化代表値との差に応じて、量子化代表値に近づく方向に閾値を変動させることにより、ドットの生成を早まらせる（遅らせる）方法が知られている。本実施形態では、複数色の入力値が存在するので、いずれの入力値を用いるかによって効果が異なってくる。
【００４６】
例えば入力画像の画素値の和Ｃ＋Ｍにて閾値を変動させた場合は、２つのプレーンのトータルでのドットに対する“はき寄せ”が軽減されるが、ある色プレーンのみに発生している“はき寄せ”を排除することは困難である。つまり、ある色プレーンの入力値が量子化代表値に非常に近接していても、他方の色プレーンの入力値が量子化代表値から充分離れていれば閾値の変動量は少なくなってしまうので、効果は薄れてしまう。
【００４７】
また、量子化代表値からの距離が小さい方の入力値を用いて閾値を変動させた場合は、特定の色プレーンの”はき寄せ”を効果的に排除できるが、他の色プレーンにとっては過補償となる場合がある。
【００４８】
そこで、色プレーン毎に注目画素近傍の量子化誤差負号数をカウントし、該カウント値に基づき閾値を変動させることで、上記“はき寄せ”や“テクスチャ”を排除する。例えば、上述したように、量子化誤差の負号が０となる画素が連続している領域では、ドットが生成されていない。つまり、このような領域は“はき寄せ”の可能性があるので、閾値を下げ、ドットの生成を早める。同様に、量子化誤差の負号が１となる画素が連続している領域では、ボイド（ブランク）が生成されていない。つまり、このような領域はボイド（ブランク）の“はき寄せ”の可能性があるので、閾値を上げ、ドットの生成を遅らせる。なお、入力濃度値に応じて出力ドットの密度は異なるので、入力濃度値に応じて量子化誤差の負号検出のためのウインドウのサイズ（形状）を替えることが望ましい。
【００４９】
図４は、各濃度における量子化誤差の負号検出のためのウインドウの変更例を示したものである。ハイライトから中間濃度までは、同図（Ａ）→（Ｂ）→（Ｃ）→（Ｄ）に示すように範囲が狭まって行き、中間濃度からシャドー部へは逆に同図（Ｄ）→（Ｃ）→（Ｂ）→（Ａ）と範囲を広げる。なお、多値誤差拡散の場合は、濃度の低い代表値から量子化ステップの中央値に向かって範囲が狭まって行き、量子化ステップの中央値から次の濃度の代表値に向かって範囲を広げる。このように量子化ステップ毎に負号検出のためのウインドウの変動が繰り返すように制御される。
【００５０】
このような閾値制御を色プレーン毎に行うと、補正領域判定に閾値を用いることが困難になる。そこで、本実施例では上記閾値を用いずに量子化誤差のみで補正領域判定を行う。
【００５１】
図５は本発明の第２の実施形態に係わる画像処理装置の補正方法を説明するフローチャートである。図中、図２と同じ動作を行う部分は同じ番号を付してある。以下、図２と異なる部分いついてのみ説明する。
【００５２】
ステップＳ２で量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの負号が一致すると判定された場合、ステップＳ２５にて補正領域の判定が行われる。
【００５３】
ステップＳ２５では、量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの所定のビットを抽出し、抽出したビットによって補正領域（補正される色プレーンの優先順位及び補正値の負号で分類した領域）が決定される。例えば、量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒより抽出した２ビットで量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの各量子化ステップ幅が４領域に分割される場合（図６（Ａ）参照）、抽出したビットが０１または１０で一致した場合を領域０とし、抽出したビットのＣｅｒ側が０１かつＭｅｒ側が００の場合を領域１とし、抽出したビットのＣｅｒ側が００かつＭｅｒ側が０１の場合を領域２とし、抽出したビットのＣｅｒ側が１０かつＭｅｒ側が１１の場合を領域３とし、抽出したビットのＣｅｒ側が１１かつＭｅｒ側が１０の場合を領域４とし、上記以外を補正なしと判定する。また、量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒより抽出した３ビットで量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの各量子化ステップ幅が８領域に分割される場合（図６（Ｂ）参照）、抽出したビットの上位２ビットが０１または１０で一致した場合を領域０とし、抽出したビットのＣｅｒ側が０１１であるか抽出したビットのＣｅｒ側が０１０かつＭｅｒ側が００１の場合を領域１、抽出したビットのＭｅｒ側が０１１であるか抽出したビットのＣｅｒ側が００１かつＭｅｒ側が０１０の場合を領域２、抽出したビットのＣｅｒ側が１００であるか抽出したビットのＣｅｒ側が１０１かつＭｅｒ側が１１０の場合を領域３、抽出したビットのＭｅｒ側が１００であるか抽出したビットのＣｅｒ側が１１０かつＭｅｒ側が１０１の場合を領域４と判定する。
【００５４】
一般的には、抽出したビットのＭＳＢが０の領域ではＭＳＢ以外のビットを加算し、加算した結果のＭＳＢが１となる場合とＭＳＢ以外の全ビットが１となる場合以外は補正なしとし、上記加算した結果のＭＳＢが１となるかＭＳＢ以外の全ビットが１となる場合で、抽出したビットが一致する場合は領域０とし、抽出したビットのＭＳＢ以外の全ビットで比較を行い、Ｃｅｒ側が大きければ領域１、Ｍｅｒ側が大きければ領域２と判定する。同様に抽出したビットのＭＳＢが１の領域ではＭＳＢ以外のビットを加算し、加算した結果のＭＳＢが１となる場合は補正なしとし、上記加算した結果のＭＳＢが０となる場合で、抽出したビットが一致する場合は領域０とし、抽出したビットのＭＳＢ以外の全ビットで比較を行い、Ｃｅｒ側が大きければ領域４、Ｍｅｒ側が大きければ領域３と判定する。
【００５５】
ステップＳ２５で補正なしと判定された場合はステップＳ２０へ進み、領域０と判定された場合はステップＳ７へ進み、領域１と判定された場合はステップＳ１６へ進み、領域２と判定された場合はステップＳ１４へ進み、領域３と判定された場合はステップＳ１２へ進み、領域４と判定された場合はステップＳ１０へ進み、以下図２の場合と同様に処理される。
【００５６】
この様に本発明の第２の実施形態によれば、色プレーン毎に閾値が逐次変更されても、量子化誤差の負号の一致及び量子化誤差の一部のビットの比較にて補正領域の判定を行うため、簡単に補正領域の判定ができ、同時に補正値の負号も決定される。
【実施例３】
【００５７】
図７は本発明の第３の実施形態に係わる画像処理装置の構成を説明するブロック図である。図中、３０は補正領域判定部である。以下、第１及び第２の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００５８】
本実施形態は、第１及び第２の実施形態の補正領域判定方法を入力濃度値に応じて切り替えることでより最適な色間の重なりを制御できるようにしたものである。従って、補正領域判定部３０には各色プレーンの閾値だけでなく、各色プレーンの入力濃度値も入力される。具体的な判定方法を図７のフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
図７は本発明の第３の実施形態に係わる画像処理装置の補正方法を説明するフローチャートである。図中、図２及び図５と同じ動作を行う部分は同じ番号を付してある。以下、図２及び図５と異なる部分いついてのみ説明する。
【００６０】
図８において、
ステップＳ２６では量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの和が２つの閾値の平均Ｔｈ’＝（Ｔｈ＿ｍ＋Ｔｈ＿ｃ）／２を超えているか、或いは量子化誤差Ｃｅｒ，Ｍｅｒの和が２つの閾値の平均Ｔｈ’から量子化ステップ幅Ｑｓを引いた値Ｔｈ−Ｑｓ未満であるかを判定し、上記条件を満たしていない場合は出力コードの補正なしと判断し、補正値を０としてステップＳ２３へ進み、上記条件を満たしている場合はステップＳ２７へ進む。ステップＳ２７では入力濃度値Ｃ，Ｍの和の絶対値が所定値α未満であるかを判定し、上記和の絶対値が所定値α未満の場合はステップＳ４へ進み、上記和の絶対値が所定値α以上の場合はステップＳ２５へ進む。つまり、２色の入力濃度値が近い場合は近傍画素の入力誤差の負号数にて領域判定を行い、２色の入力濃度値の差が大きい場合は２色の量子化誤差により領域分割を行うのである。これは、２色の入力濃度が近い場合（薄いブルーの画像が入力されたような場合）、色毎にドットが分離して見えてしまう場合があり、このような領域では負号数にて領域分けを行った方が色プレーン間の分散性は良い。一方、２色の入力濃度値の差が大きい場合（マゼンタ色の画像が入力されたような場合）は、濃度の低い色プレーンのハイライトの部分に不用意に他方のドットが打たれてしまうことがある。このように、入力濃度によって最適な領域判定方法がある場合は、入力濃度に応じて最適な領域判定方法を選択した方が良い。なお、このような切替えを行っても、誤差拡散ではフィードバックがかかるため、マクロ的な濃度は変わらない。
【００６１】
この様に本発明の第３の実施形態によれば、入力濃度値に応じて補正領域判定方法を切り替えることにより、最適な色間の重なりを容易に得ることができる。
【００６２】
［他の実施形態］
前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本願発明の目的が達成される。
【００６３】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本願発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本願発明を構成することになる。
【００６４】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００６５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００６６】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００６７】
なお、本願発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記憶媒体から、そのプログラムを、パソコン通信など通信ラインを介して要求者にそのプログラムを配信する場合にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る例示的な画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係わる補正処理を説明するフローチャートである。
【図３】図３は、第２の実施形態に係る例示的な画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、各濃度における量子化誤差の負号検出のためのウインドウの変更例である。
【図５】図５は、第２の実施形態に係わる補正処理を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施形態に係わる補正処理の判定領域を示す図である。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る例示的な画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、第３の実施形態に係わる補正処理を説明するフローチャートである。
【図９】図９は、従来の補正処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００６９】
１  加算器
２  加算器
３  拡散フィルタ
４  拡散フィルタ
５  減算器
６  減算器
７  減算器
８  減算器
９  加算器
１０  加算器
１１  量子化器
１２  量子化器
１３  逆量子化器
１４  逆量子化器
１５  加算器
１６  加算器
１７  逆量子化器
１８  逆量子化器
１９  補正領域判定部
２０  補正値生成部
２１  負号数カウント部
２２  負号数カウント部
２３  乱数生成部
２４  閾値生成部
２５  閾値生成部
２６  閾値生成部
２７  補正領域判定部
２８  負号数カウント部
２９  負号数カウント部
３０  補正領域判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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